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AI got cheap enough that Duolingo’s most expensive plan may not survive it. I read the earnings call transcript and opened the app to see what is actually changing for learners.
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運用 SageMaker Data Wrangler、特徵存放區與 AWS Glue,掌握機器學習資料的清理、編碼與特徵工程。
Impara a pulire, codificare e trasformare i dati per il machine learning, progettando caratteristiche con SageMaker, Data Wrangler e AWS Glue.
Curso avanzado sobre transformación de datos para machine learning mediante limpieza, codificación, ingeniería de características y servicios de AWS.
Explorez des cas d’usage concrets de l’IA, du ML et de l’IA générative, leurs limites, la sélection de modèles et les métriques commerciales.
Comprenez les exigences de gouvernance, de conformité, de sécurité et de confidentialité des systèmes d’IA, ainsi que les services AWS permettant de les appliquer.
Choisir des approches de modélisation AWS en évaluant SageMaker, JumpStart, Bedrock, l’interprétabilité et le rapport coût-besoins métier.
Impara a progettare, ottimizzare e valutare prompt efficaci con tecniche zero-shot, few-shot e a catena di pensiero.
Transformez les données pour le machine learning avec le nettoyage, l’encodage et l’ingénierie des caractéristiques sur AWS.
Datenbereinigung, Kodierung und Feature Engineering mit AWS-Services wie SageMaker Data Wrangler, Feature Store und AWS Glue für Machine-Learning-Daten.
تستكشف أساليب تحويل بيانات التعلم الآلي، من تنظيف البيانات وترميزها وهندسة الميزات إلى استخدام خدمات AWS لمعالجتها.
聚焦 AWS 機器學習建模方法,選擇 SageMaker、JumpStart 與 Bedrock 解決方案以滿足業務需求。
了解如何為機器學習工作負載收集、擷取、合併及儲存資料,並根據成本、效能與存取模式選擇 AWS 服務與資料格式。
探索醫療、金融、行銷等產業中的真實 AI、ML 與生成式 AI 使用案例、限制、模型選擇及業務指標。
Découvrez comment collecter, ingérer, visualiser et stocker efficacement les données destinées aux tâches de machine learning sur AWS.
تعلّم اختيار نهج النمذجة الأنسب في AWS ML عبر مقارنة SageMaker وJumpStart وBedrock مع مراعاة قابلية التفسير والتكلفة.
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