آموزش AWS Machine Learning - از مبانی تا پروژه‌های عملی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• آشنایی با AWS Machine Learning: درک اصول AWS Machine Learning و ویژگی‌های کلیدی آن
• منبع‌یابی و آماده‌سازی داده: یادگیری چرخه عمر AML، از هضم داده تا استقرار مدل
• مدیریت کیفیت داده و متغیرها: رسیدگی به مسائل کیفیت داده، از جمله مدیریت مقادیر نامعتبر
• بینش‌های عملی داده: شرکت در تمرینات عملی برای ایجاد و مدیریت منابع داده
• ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین: توسعه و تیونینگ مدل‌های یادگیری ماشین با تنظیمات پیشرفته AWS
• مدیریت پروژه‌های End-to-End یادگیری ماشین: تسلط به ایجاد، مدیریت و ارزیابی آبجکت‌های یادگیری ماشین در AWS

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه از سرویس‌های AWS: آشنایی با سرویس‌های اصلی AWS مانند S3 ،EC2 و IAM مفید خواهد بود.
• مهارت‌های برنامه‌نویسی پایه: آشنایی اولیه با پایتون توصیه می‌شود، زیرا برای نوشتن اسکریپت‌ها و مدیریت مدل استفاده خواهیم کرد.
• علاقه به یادگیری ماشین: نیازی به تجربه قبلی در یادگیری ماشین نیست، اما اشتیاق به یادگیری چگونگی ساخت مدل‌های یادگیری ماشین تجربه شما را غنی‌تر می‌کند.

توضیحات دوره

در عصر تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، تسلط به یادگیری ماشین یک مهارت ارزشمند است. این دوره طراحی شده است تا شما را از اصول AWS Machine Learning (AML) به کاربردهای عملی برساند. چه شما در این حوزه تازه‌وارد باشید و چه به دنبال عمیق‌تر کردن دانش خود باشید، این دوره یک رویکرد ساختاریافته و جذاب برای تسلط به سرویس‌های یادگیری ماشین در AWS ارائه می‌دهد. از طریق راهنمایی گام‌به‌گام، مثال‌های واقعی و تمرینات عملی، شما مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی مدل‌های قدرتمند یادگیری ماشین با AWS را بدست خواهید آورد.

توضیحات بخش به بخش:

بخش 1: مقدمه

این بخش با معرفی AWS Machine Learning (AML) به شما کار را شروع می‌کند. ما با یک بررسی از پلتفرم، قابلیت‌های آن و چگونگی یکپارچه‌سازی آن با سایر سرویس‌های AWS شروع می‌کنیم. شما با ویژگی‌های کلیدی AWS Machine Learning و اینکه چگونه فرآیند ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را ساده‌سازی می‌کند، آشنا می‌شوید. در پایان این بخش، درک واضحی از نقش AML در علم داده مدرن خواهید داشت.

بخش 2: منابع داده

در این بخش، به جنبه حیاتی منابع داده می‌پردازیم که بنیاد هر پروژه یادگیری ماشین را شکل می‌دهد. ما با چرخه عمر AML شروع می‌کنیم و سفر کامل، از آماده‌سازی داده تا استقرار مدل را بررسی می‌کنیم. شما یاد خواهید گرفت چگونه به منابع داده مختلف، از جمله S3 buckets، پایگاه داده‌ها و سیستم‌های on-premises متصل شوید. علاوه بر این، کشف خواهید کرد چگونه اسکیماهای داده قوی در AML ایجاد کنید، زمینه را برای آموزش مدل موثر فراهم کنید. این بخش اطمینان می‌دهد که شما برای مدیریت پیچیدگی‌های یکپارچه‌سازی داده در AWS آماده‌اید.

بخش 3: مقدار

این بخش بر جنبه مقدار در مدل‌های یادگیری ماشین تمرکز دارد. ما توضیح خواهیم داد چگونه مقادیر نامعتبر را در مجموعه داده‌ها مدیریت کنید و اهداف متغیر را برای پیش‌بینی‌های دقیق راه‌اندازی کنید. شما بینش‌هایی در مورد انواع مختلف مدل‌های یادگیری ماشین موجود در AML و اینکه چگونه بهترین را برای نیازهای پروژه خود انتخاب کنید، کسب خواهید کرد. ما همچنین به مدیریت آبجکت‌های یادگیری ماشین، مانند مجموعه داده‌ها، مدل‌ها و پیش‌بینی‌های دسته‌ای می‌پردازیم و درک جامع‌تری از قابلیت‌های AML ارائه می‌دهیم.

بخش 4: منابع داده - تمرین عملی

یادگیری از طریق انجام دادن برای تسلط به مهارت‌های جدید بسیار حیاتی است، به همین دلیل این بخش بر کاربرد عملی تأکید دارد. شما در تمرینات عملی شرکت کرده و با ایجاد منابع داده در AML شروع خواهید کرد. این بخش شامل یک بررسی گام‌به‌گام برای راه‌اندازی و مدیریت منابع داده است و بعداً به استخراج بینش‌ها از مجموعه داده‌ها می‌پردازد. در پایان این بخش، شما در استفاده از ابزارهای AWS برای تحلیل و تفسیر داده به مهارت خواهید رسید و اطلاعات خام را به بینش‌های کاربردی تبدیل خواهید کرد.

بخش 5: مدل یادگیری ماشین - تمرین عملی

بخش آخر با راهنمایی شما در فرآیند ساخت، ارزیابی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین، همه چیز را گرد هم می‌آورد. شما مثال‌های واقعی را بررسی خواهید کرد، مدل‌های یادگیری ماشین را ایجاد خواهید کرد و یاد خواهید گرفت چگونه آن‌ها را با تنظیمات پیشرفته تیونینگ کنید. ما همچنین به پیش‌بینی‌های دسته‌ای می‌پردازیم و شما را قادر می‌سازیم که فرآیند تولید پیش‌بینی‌ها برای مجموعه داده‌های بزرگ را خودکار کنید. جلسات عملی به یک بررسی جامع از مدیریت آبجکت‌های یادگیری ماشین در AML ختم می‌شود و اطمینان می‌دهد که شما آماده‌اید این تکنیک‌ها را در سناریوهای عملی پیاده‌سازی کنید.

نتیجه‌گیری:

در پایان این دوره، شما درک عمیق‌تری از AWS Machine Learning خواهید داشت. شما در منبع‌یابی، آماده‌سازی و تحلیل داده و همچنین ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در AWS مسلط خواهید بود. این دوره طراحی شده است تا مهارت‌های عملی که به طور مستقیم در سناریوهای واقعی قابل اعمال است را به شما ارائه دهد و شما را به یک دارایی ارزشمند در هر سازمان مبتنی بر داده تبدیل کند. چه به دنبال پیشرفت در حرفه‌تان باشید و چه به دنبال انتقال به نقش جدید یا فقط گسترش دانش‌تان، این دوره ابزارها و اعتماد به نفس لازم برای موفقیت در زمینه پویای یادگیری ماشین را در اختیار شما قرار می‌دهد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین آِنده: افرادی که به دنبال ورود به حوزه علم داده و یادگیری ماشین هستند، به ویژه کسانی که به بهره‌گیری از سرویس‌های یادگیری ماشین قدرتمند در AWS علاقه‌مند هستند.
• توسعه‌دهندگان و مهندسان نرم‌افزار: توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را با یکپارچه‌سازی قابلیت‌های یادگیری ماشین در اپلیکیشن‌های خود گسترش دهند.
• تحلیل‌گران داده و متخصصان هوش تجاری: تحلیل‌گرانی که به دنبال بهبود بینش‌های داده خود با مدل‌سازی پیش‌بینی و یادگیری ماشین هستند.
• علاقه‌مندان به AWS و متخصصان ابر: افرادی که با سرویس‌های AWS آشنا هستند و می‌خواهند قابلیت‌های یادگیری ماشین آن را کشف کنند.
• مدیران فناوری و سرپرستان پروژه: مدیران فناوری اطلاعات و سرپرستان پروژه که به دنبال درک پتانسیل AWS Machine Learning برای تصمیم‌گیری استراتژیک هستند.
• دانشجویان و دانشگاهیان: دانشجویان، پژوهشگران و مدرسانی که می‌خواهند از ابزارهای AWS ML در پروژه‌های دانشگاهی یا تحقیقاتی استفاده کنند.