آموزش یادگیری ماشینی AWS: از اصول اولیه تا پروژه های عملی
دانلود AWS Machine Learning: From Basics to Hands-On Projects
در عصر تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، تسلط بر یادگیری ماشینی یک مهارت ارزشمند است. دوره تسلط بر یادگیری ماشین AWS: از مبانی تا پروژه های عملی به گونه ای طراحی شده است که شما را از اصول یادگیری ماشینی AWS (AML) به کاربردهای عملی برساند. چه در این زمینه تازه کار باشید و چه به دنبال تعمیق دانش خود هستید، این دوره یک رویکرد ساختاریافته و جذاب برای تسلط بر خدمات یادگیری ماشینی AWS ارائه می دهد. از طریق راهنمایی گام به گام، مثال‌های واقعی و تمرین‌های عملی، مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی مدل‌های قدرتمند ML با استفاده از AWS را به دست خواهید آورد.
نوشتن بر حسب بخش:
بخش 1: مقدمه
این بخش با معرفی یادگیری ماشینی AWS (AML) پایه و اساس را پایه گذاری می کند. ما با مروری بر پلتفرم، قابلیت‌های آن و نحوه ادغام آن با سایر سرویس‌های AWS شروع می‌کنیم. با ویژگی‌های کلیدی یادگیری ماشینی AWS و چگونگی ساده‌سازی فرآیند ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی آشنا خواهید شد. در پایان این بخش، شما درک روشنی از نقش AML در علم داده مدرن خواهید داشت.
بخش 2: منبع داده
در این بخش، به جنبه حیاتی منبع یابی داده می پردازیم، که ستون فقرات هر پروژه یادگیری ماشینی را تشکیل می دهد. ما با چرخه حیات AML شروع می کنیم و سفر از آماده سازی داده تا استقرار مدل را بررسی می کنیم. شما یاد خواهید گرفت که چگونه به منابع داده های مختلف، از جمله سطل های S3، پایگاه های داده و سیستم های داخلی متصل شوید. علاوه بر این، نحوه ایجاد طرح‌های داده قوی در AML را خواهید یافت و زمینه را برای آموزش مدل موثر فراهم می‌کند. این بخش تضمین می کند که شما برای رسیدگی به پیچیدگی های یکپارچه سازی داده ها در AWS مجهز هستید.
بخش 3: مقدار
این بخش بر جنبه ارزشی مدل‌های یادگیری ماشین تمرکز دارد. ما به نحوه مدیریت مقادیر نامعتبر در مجموعه داده ها و تنظیم اهداف متغیر برای پیش بینی های دقیق می پردازیم. شما در مورد انواع مختلف مدل‌های ML موجود در AML و نحوه انتخاب بهترین مناسب برای نیازهای پروژه خود اطلاعاتی کسب خواهید کرد. ما همچنین مدیریت اشیاء یادگیری ماشین، مانند مجموعه داده‌ها، مدل‌ها، و پیش‌بینی‌های دسته‌ای را پوشش می‌دهیم و درک جامعی از عملکردهای AML ارائه می‌کنیم.
بخش 4: منبع داده دستی
یادگیری از طریق انجام برای تسلط بر مهارت های جدید بسیار مهم است، به همین دلیل است که این بخش بر کاربرد عملی تأکید دارد. با ایجاد منابع داده در AML شروع به تمرینات عملی خواهید کرد. این شامل گام به گام راه اندازی و مدیریت منابع داده، و به دنبال آن بررسی عمیق تر برای استخراج بینش از مجموعه داده های شما است. در پایان این بخش، در استفاده از ابزارهای AWS برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها مهارت خواهید داشت و اطلاعات خام را به بینش‌های عملی تبدیل میکنید.
بخش 5: مدل ML Hands-On
بخش آخر با راهنمایی شما در فرآیند ساخت، ارزیابی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین، همه چیز را گرد هم می‌آورد. شما نمونه‌های دنیای واقعی را کاوش خواهید کرد، مدل‌های ML ایجاد میکنید و نحوه تنظیم دقیق آنها را با استفاده از تنظیمات پیشرفته یاد خواهید گرفت. ما همچنین پیش‌بینی‌های دسته‌ای را پوشش می‌دهیم، که به شما امکان می‌دهد فرآیند تولید پیش‌بینی‌ها را برای مجموعه‌های داده بزرگ خودکار کنید. جلسات عملی در یک مرور کلی جامع از مدیریت اشیاء ML در AML به اوج خود می رسد، و اطمینان حاصل می کند که شما آماده اجرای این تکنیک ها در سناریوهای عملی هستید.
نتیجه گیری:
در پایان دوره تسلط یادگیری ماشینی AWS: از مبانی تا پروژه های عملی، شما درک قوی از یادگیری ماشینی AWS به دست خواهید آورد. شما در منبع یابی، آماده سازی و تجزیه و تحلیل داده ها و همچنین ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین در AWS مهارت خواهید داشت. این دوره برای ارائه مهارت های عملی به شما طراحی شده است که می تواند به طور مستقیم در سناریوهای دنیای واقعی اعمال شود و شما را به یک دارایی ارزشمند در هر سازمان مبتنی بر داده تبدیل کند. خواه به دنبال پیشرفت شغلی خود، انتقال به یک نقش جدید، یا صرفاً گسترش دانش خود باشید، این دوره ابزارها و اعتماد به نفس مورد نیاز برای موفقیت در زمینه پویا یادگیری ماشین را فراهم می کند.
مقدمه Introduction
-
مقدمه ای بر یادگیری ماشینی AWS (AML) Introduction to AWS Machine Learning (AML)
منبع داده Datasource
-
چرخه حیات AML Lifecycle of AML
-
اتصال به منبع داده در AML Connecting to Data Source in AML
-
ایجاد طرح داده در AML Creating Data Scheme in AML
ارزش Value
-
مقدار نامعتبر و هدف متغیر در AML Invaild Value and Varible Target in AML
-
مدل های ML در AML ML Models in AML
-
مدیریت شی ML در AML Manging ML Object in AML
منبع داده Handson Datasource Handson
-
ایجاد DataSource Handson Creating DataSource Handson
-
ایجاد DataSource Handson ادامه دارد Creating DataSource Handson Continues
-
نمونه ای از بینش داده در AML Example of Data Insight In AML
-
اطلاعات بیشتر در مورد بینش داده در AML More on Data Insight In AML
ML مدل Handson ML Model Handson
-
مثال مدل ML در منابع داده ML Model Example in Data Sources
-
ایجاد ارزیابی مدل ML Creating ML Model Evaluating
-
تنظیمات پیشرفته در مدل ML Advanced Setting In ML Model
-
ایجاد مدل ML برای پیش بینی دسته ای Creating ML Model for Batch Prediction
-
نتیجه پیش بینی دسته ای Batch Prediction Result
-
خلاصه ای از ML Model Handson Overvies of ML Model Handson
-
ML شیء Handson در ML است ML objects Handson in ML
https://donyad.com/d/4ef605
EDU CBA
مهارت های دنیای واقعی را بصورت آنلاین بیاموزید EDUCBA یک ارائه دهنده جهانی آموزش مبتنی بر مهارت است که نیازهای اعضا را در بیش از 100 کشور برطرف می کند. ما بزرگترین شرکت فناوری پیشرفته در آسیا با نمونه کارهای 5498+ دوره آنلاین ، 205+ مسیر یادگیری ، 150+ برنامه شغل محور (JOPs) و 50+ بسته دوره حرفه ای شغلی هستیم که توسط متخصصان برجسته صنعت آماده شده است. برنامه های آموزشی ما برنامه های مبتنی بر مهارت شغلی است که توسط صنعت در سراسر امور مالی ، فناوری ، تجارت ، طراحی ، داده و فناوری جدید و آینده مورد نیاز صنعت است.
نمایش نظرات