この機械学習コースでは、機械学習のライフサイクルについて、および各段階での AWS サービスの使用方法について学習します。さらに、機械学習モデルについてのさまざまなソースを発見し、そのパフォーマンスを評価する手法について学習します。また、機械学習プロジェクトの開発とデプロイを効率化するうえで機械学習オペレーション (MLOps) が重要であることも理解できます。
・コースレベル :基礎
・所要時間: 1 時間
アクティビティ
このコースには、インタラクティブな要素、テキストによる説明、イラスト入りのグラフィック、ナレッジチェックが含まれます。
コースの目標
このコースでは、以下について学習します。
• 機械学習ライフサイクルの構成要素を説明する。
• ML ライフサイクルの各段階に関連する AWS のサービスと機能を特定する。
• 人工知能 (AI) モデルのトレーニングに使用するデータの種類を説明する。
• 機械学習モデルのソースを理解する。
• モデルのパフォーマンスメトリクスを理解する。
• 本番環境でのモデルの使用方法を説明する。
• MLOps の基本概念を理解する。
対象者
このコースは次のような方を対象としています。
• 特定の職務とは関係なく、機械学習や人工知能に興味がある人
前提条件
「Developing Machine Learning Solutions」は、人工知能、機械学習、生成 AI の基礎知識を習得するシリーズの一環として提供されています。本コースの受講前に、以下の 2 つのコースを修了することをお勧めします。
• Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence
• Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications
コースの概要
セクション 1:
・このコースの使用方法
セクション 2: はじめに
・はじめに
セクション 3: ML ソリューションの開発
・機械学習開発のライフサイクル
・Amazon SageMaker を使用した ML ソリューションの開発
・ML モデルのソース
・機械学習モデルのパフォーマンス評価
・モデルのデプロイ
・MLOps の基本概念
・ナレッジチェック
セクション 4: まとめ
・リソース
・まとめ
・お問い合わせ
