Amazon Web Services Courses

AWS ML Engineer Associate 2.4 Analyze Model Performance (한국어)

Amazon SageMaker Clarify와 Debugger로 분류·회귀 모델의 성능, 수렴 문제, 재현 가능한 실험을 분석하는 실무 과정입니다.

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AWS ML Engineer Associate 4.2 Monitor and Optimize Infrastructure and Costs (한국어)

ML 인프라의 성능을 모니터링하고 AWS 도구로 인프라와 비용을 최적화하는 방법을 학습합니다.

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AWS ML Engineer Associate 3.1 Select a Deployment Infrastructure (한국어)

AWS에서 ML 모델의 추론 인프라, 배포 대상, 컨테이너 및 컴퓨팅 리소스를 선택하는 고급 과정입니다.

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Getting Started with Amazon Comprehend (简体中文)

通过演示、架构图和分步教程，入门 Amazon Comprehend 的 NLP 功能、使用案例、成本及自定义分类器和实体识别器。

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Amazon Q Developer Getting Started (简体中文)

学习使用 Amazon Q Developer 在 IDE 中优化代码、将 Java 8 迁移到 Java 17，并为项目实现新功能。

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Amazon Q Introduction (简体中文)

了解 Amazon Q 如何安全连接公司信息、代码和系统，帮助技术与非技术人员提升生产力。

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Generative BI with Amazon Q in Quicksight - Getting Started (简体中文)

学习使用 Amazon Q in QuickSight 通过自然语言查询数据、创建控制面板和数据故事。

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AWS ML Engineer Associate 4.2 Monitor and Optimize Infrastructure and Costs (简体中文)

聚焦使用 AWS 监控与成本分析工具，优化机器学习基础设施的性能、容量和支出。

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AWS ML Engineer Associate 4.1 Monitor Model Performance and Data Quality (简体中文)

使用 SageMaker 持续监控生产环境中的模型偏移与质量，并通过自动化工作流维护可靠的机器学习解决方案。

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AWS ML Engineer Associate 2.1 Choose a Modeling Approach (한국어)

AWS SageMaker의 기본 제공 알고리즘과 JumpStart 솔루션을 비교해 비즈니스 요구에 맞는 모델링 접근 방식과 비용 효율적인 모델을 선택합니다.

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AWS ML Engineer Associate 3.2 Create and Script Infrastructure (한국어)

ML 솔루션을 위한 IaC 구축과 SageMaker 모델 배포 및 인프라 오토 스케일링을 학습합니다.

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AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (한국어

AWS에서 ML 수명 주기의 비즈니스 문제 공식화와 SageMaker 기반 ML 솔루션 개발의 핵심을 살펴봅니다.

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AWS ML Engineer Associate 1.3 Validate Data and Prepare for Modeling (한국어)

머신 러닝 모델링을 위해 데이터 편향과 품질을 검증하고, 데이터세트를 분할·셔플링·증강하는 AWS 기반 준비 방법을 학습합니다.

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AWS ML Engineer Associate 1.1 Collect, Ingest, and Store Data (한국어)

머신러닝 요구 사항에 맞춰 AWS 스토리지와 데이터 형식을 선택하고, 여러 소스의 데이터를 수집·추출·병합하는 방법을 배웁니다.

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AWS ML Engineer Associate Curriculum Conclusion (한국어)

AWS ML Engineer Associate 학습 플랜을 마무리하며 학습 내용을 복습하고 후속 기계 학습 리소스를 안내합니다.

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