【Udemy中英字幕】AWS Machine Learning: From Basics to Hands-On Projects

AWS 机器学习：从基础到实践项目

通过全面的课程和实践项目掌握 AWS 机器学习，将数据转化为可操作的见解。

讲师：EDUCBA Bridging the Gap

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您将学到什么

AWS 机器学习简介：了解 AWS 机器学习的基础知识及其主要功能。
数据采购和准备：了解 AML 的生命周期，从数据提取到模型部署。
管理数据质量和变量：解决数据质量问题，包括处理无效值。
实践数据洞察：参与实际练习来创建和管理数据源。
构建和评估 ML 模型：使用 AWS 的高级设置开发和微调机器学习模型。
端到端 ML 项目管理：掌握 AWS 中 ML 对象的创建、管理和评估。

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要求

AWS 服务的基本知识：熟悉 S3、EC2 和 IAM 等核心 AWS 服务将会很有帮助。
基础编程技能：建议具备 Python 的基本知识，因为它将用于脚本编写和模型管理。
对机器学习的兴趣：不需要机器学习方面的经验，但对学习如何构建机器学习模型的热情将增强您的经验。

描述

在数据驱动决策的时代，掌握机器学习是一项宝贵的技能。AWS 机器学习精通：从基础到动手项目课程旨在带您从 AWS 机器学习 (AML) 的基础知识到实际应用。无论您是该领域的新手还是希望加深知识，本课程都提供了一种结构化且引人入胜的方法来掌握 AWS 的机器学习服务。通过分步指导、真实示例和动手练习，您将获得使用 AWS 实施强大 ML 模型所需的技能。

分段撰写：

第 1 部分：简介

本节将为您介绍 AWS Machine Learning (AML)，奠定基础。我们首先概述该平台、其功能以及它如何与其他 AWS 服务集成。您将了解 AWS Machine Learning 的主要功能以及它如何简化构建、训练和部署机器学习模型的过程。在本节结束时，您将清楚地了解 AML 在现代数据科学中的作用。

第 2 部分：数据源

在本节中，我们将深入探讨数据采购的关键方面，这是任何机器学习项目的支柱。我们从 AML 的生命周期开始，探索从数据准备到模型部署的历程。您将学习如何连接到各种数据源，包括 S3 存储桶、数据库和本地系统。此外，您还将了解如何在 AML 中创建强大的数据方案，为有效的模型训练奠定基础。本节确保您有能力处理 AWS 中数据集成的复杂性。

第 3 部分：价值

本节重点介绍机器学习模型的价值方面。我们将介绍如何管理数据集中的无效值并设置变量目标以实现准确预测。您将深入了解 AML 中可用的不同类型的 ML 模型以及如何选择最适合您项目需求的模型。我们还将介绍如何管理机器学习对象（例如数据集、模型和批量预测），从而全面了解 AML 的功能。

第 4 节：数据源实践

边做边学对于掌握新技能至关重要，这就是本节强调实际应用的原因。您将进行实践练习，从在 AML 中创建数据源开始。这包括逐步演示如何设置和管理数据源，然后深入了解如何从数据集中提取见解。在本节结束时，您将熟练利用 AWS 的工具来分析和解释数据，将原始信息转化为可操作的见解。

第 5 部分：ML 模型实践

最后一部分将所有内容整合在一起，指导您完成构建、评估和部署机器学习模型的过程。您将探索真实示例、创建 ML 模型，并学习如何使用高级设置对其进行微调。我们还介绍了批量预测，使您能够自动生成大型数据集的预测过程。实践课程最终全面概述了如何在 AML 中管理 ML 对象，确保您已准备好在实际场景中实施这些技术。

结论：

在完成 AWS 机器学习精通：从基础到动手项目课程后，您将对 AWS 机器学习有深入的了解。您将熟练掌握数据获取、准备和分析，以及在 AWS 上构建和部署机器学习模型。本课程旨在为您提供可直接应用于实际场景的实用技能，使您成为任何数据驱动型组织的宝贵资产。无论您是想提升职业生涯、转入新角色还是只是扩展知识，本课程都为您提供在动态机器学习领域取得成功所需的工具和信心。