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AWS ML Engineer Associate 2.3 Refine Models (Japanese) 日本語吹き替え版

モデル評価、過学習対策、アンサンブル、ハイパーパラメータ調整など、機械学習モデルを改良する実践的方法を学びます。

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AWS ML Engineer Associate 1.3 Validate Data and Prepare for Modeling (Japanese) 日本語吹き替え版

AWSで機械学習データのバイアス、不均衡、品質、セキュリティを検証し、トレーニング用に整える方法を学びます。

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AWS ML Engineer Associate 2.4 Analyze Model Performance (简体中文)

学习使用评估指标、SageMaker Clarify 和 Debugger 分析机器学习模型性能、收敛问题与可重复试验。

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Essentials of Prompt Engineering (한국어)

프롬프트의 기본 요소와 zero-shot·few-shot·chain-of-thought 기법을 익히고, 프롬프트 오용과 위험을 식별합니다.

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Lab - Analyze and Prepare Data with Amazon SageMaker Data Wrangler and Amazon EMR (简体中文)

使用 SageMaker Data Wrangler 和 Amazon EMR 可视化、清理、转换并导出数据。

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AWS ML Engineer Associate 1.1 Collect, Ingest, and Store Data (简体中文)

聚焦机器学习数据准备：选择 AWS 存储与数据格式，并使用 Kinesis 等服务完成数据摄取、提取和合并。

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AWS ML Engineer Associate 2.2 Train Models (简体中文)

使用 Amazon SageMaker 选择合适的计算环境、容器和框架训练机器学习模型，并通过优化技术缩短训练时间。

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AWS ML Engineer Associate 2.1 Choose a Modeling Approach (简体中文)

学习依据业务需求、可解释性和成本效益，在 SageMaker、JumpStart 与 Bedrock 解决方案中选择合适的机器学习建模方法。

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AWS ML Engineer Associate 1.3 Validate Data and Prepare for Modeling (简体中文)

聚焦机器学习数据验证与建模前准备，涵盖类别不平衡、偏差缓解、数据安全及使用 AWS 服务配置训练数据。

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Optimizing Foundation Models (한국어)

검색 증강 생성과 파인 튜닝으로 파운데이션 모델의 성능을 개선하는 방법을 소개합니다.

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AWS ML Engineer Associate 2.4 Analyze Model Performance (Japanese) 日本語吹き替え版

分類・回帰モデルの評価指標から収束デバッグ、再現可能な実験まで、SageMakerでMLモデルのパフォーマンスを分析します。

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Amazon Q Business Getting Started (한국어)

샘플 문서 세트로 Amazon Q Business 웹 환경을 만들고, 기업 정보 기반 생성형 AI 도우미의 기능과 아키텍처를 익힙니다.

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Developing Machine Learning Solutions (한국어)

AWS 서비스를 활용해 기계 학습 수명 주기의 각 단계를 살펴보고, 모델 평가·배포와 MLOps 기본 개념을 익힙니다.

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Digital Classroom - Planning and Designing Databases on AWS (한국어)

AWS 클라우드 데이터베이스의 특성을 비교하고 워크로드와 애플리케이션 요구 사항에 맞는 데이터베이스 솔루션을 설계합니다.

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Digital Classroom - Planning and Designing Databases on AWS (简体中文)

学习根据业务场景、工作负载和应用要求，在 AWS 数据库中选择并设计合适的关系型与 NoSQL 解决方案。

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• 1 day
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