- Регистрация
- 30 Дек 2017
- Сообщения
- 150,342
- Симпатии
- 4,196
[Udemy] AWS Machine Learning, AI, SageMaker - With Python (2017)
Требования
* NEW: Лекции SageMaker теперь в режиме онлайн. XGBoost - алгоритм Gradient Boosted Tree с углубленным изучением. XGBoost выиграл несколько конкурсов и является очень популярным алгоритмом регрессии и классификации, системами рекомендаций на основе факторизации и PCA для уменьшения размерности *
Существует несколько курсов по компьютерному обучению и ИИ. Что особенного в этом курсе?
Вот основные причины :
[*]Обучение на базе облачных вычислений позволяет сосредоточиться на текущих лучших практиках.
[*]В этом курсе вы узнаете наиболее полезные алгоритмы. Не тратьте время на просеивание через горы техник, которые находятся в дикой природе
[*]Служба на основе облачных вычислений очень легко интегрируется с вашим приложением и поддерживает широкий спектр языков программирования.
[*]Имеете ли вы небольшие данные или большие данные, эластичность облака AWS позволяет вам обрабатывать все их.
[*]Также нет первоначальных затрат или обязательств - платите только за то, что вам нужно, и используйте
В этом курсе вы узнаете AI и Machine Learning тремя способами:
Обучение машинам AWS
AWS Machine Learning Service предназначен для начинающих.
Вы узнаете три популярных простых для понимания линейных алгоритма с нуля
Вы получите практические знания о полном жизненном цикле - от разработки модели, измерения качества, настройки и интеграции с вашим приложением
AWS SageMaker
Следующей услугой является AWS SageMaker.
Если вам удобно кодировать Python, служба SageMaker для вас.
Вы узнаете, как развернуть свой экземпляр Jupyter Notebook в облаке AWS.
Вы получите практический опыт разработки моделей на очень мощных и популярных алгоритмах машинного обучения, таких как
В разделе «Службы приложений» этого курса,
Вы узнаете о наборе предварительно подготовленных услуг, которые вы можете напрямую интегрировать с вашим приложением.
Вы приобретете практический опыт в готовом к использованию сервисе Vision для анализа изображений и видео, бесед чатов и языковых служб для перевода текста, распознавания речи и текста в речь и многое другое
Я с нетерпением жду встречи с вами в курсе.
Какова целевая аудитория?
Требования
- Все материалы и инструкции по программному обеспечению рассматриваются в домашней лекции
- Знакомство с языком программирования
- Учетная запись AWS - если вы хотите попробовать практические занятия. AWS взимает небольшую сумму за создание модели и прогнозы
- Некоторые базовые знания Pandas, Numpy, Matplotlib были бы полезны, но не совсем необходимы
* NEW: Лекции SageMaker теперь в режиме онлайн. XGBoost - алгоритм Gradient Boosted Tree с углубленным изучением. XGBoost выиграл несколько конкурсов и является очень популярным алгоритмом регрессии и классификации, системами рекомендаций на основе факторизации и PCA для уменьшения размерности *
Существует несколько курсов по компьютерному обучению и ИИ. Что особенного в этом курсе?
Вот основные причины :
[*]Обучение на базе облачных вычислений позволяет сосредоточиться на текущих лучших практиках.
[*]В этом курсе вы узнаете наиболее полезные алгоритмы. Не тратьте время на просеивание через горы техник, которые находятся в дикой природе
[*]Служба на основе облачных вычислений очень легко интегрируется с вашим приложением и поддерживает широкий спектр языков программирования.
[*]Имеете ли вы небольшие данные или большие данные, эластичность облака AWS позволяет вам обрабатывать все их.
[*]Также нет первоначальных затрат или обязательств - платите только за то, что вам нужно, и используйте
В этом курсе вы узнаете AI и Machine Learning тремя способами:
Обучение машинам AWS
AWS Machine Learning Service предназначен для начинающих.
Вы узнаете три популярных простых для понимания линейных алгоритма с нуля
Вы получите практические знания о полном жизненном цикле - от разработки модели, измерения качества, настройки и интеграции с вашим приложением
AWS SageMaker
Следующей услугой является AWS SageMaker.
Если вам удобно кодировать Python, служба SageMaker для вас.
Вы узнаете, как развернуть свой экземпляр Jupyter Notebook в облаке AWS.
Вы получите практический опыт разработки моделей на очень мощных и популярных алгоритмах машинного обучения, таких как
- XGBoost - алгоритм ускоренного дерева с градиентом, который выиграл несколько соревнований,
- Рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов,
- Машины факторизации для высокоразмерных разреженных наборов данных, таких как данные Click Stream
- Классификаторы изображений на основе нейронной сети,
- Уменьшение размерности с помощью анализа основных компонентов
- и многое другое
В разделе «Службы приложений» этого курса,
Вы узнаете о наборе предварительно подготовленных услуг, которые вы можете напрямую интегрировать с вашим приложением.
Вы приобретете практический опыт в готовом к использованию сервисе Vision для анализа изображений и видео, бесед чатов и языковых служб для перевода текста, распознавания речи и текста в речь и многое другое
Я с нетерпением жду встречи с вами в курсе.
Какова целевая аудитория?
- Этот курс предназначен для всех, кто интересуется машинным обучением и наукой о данных
- Если вы не знакомы с машинным обучением, это идеальный курс, чтобы поднять вверх и максимально быстро изучить компьютерное обучение
- Если вы опытный практик, вы получите представление о возможностях машинного обучения AWS и узнаете, как вы можете преобразовать свои идеи в высокомасштабируемое решение за считанные дни
- Сертификация AWS. Если вы готовитесь к сертификации, вы изучите передовую практику и получите практический опыт безопасного развертывания продуктов с использованием AWS Cloud
Скачать:Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться.
Если у Вас нет Премиум статуса:
Преимущества VIP-подписки