中級コース
クラスルーム
バーチャル
3 日間
MLOps Engineering on AWS
AWS の MLOps Engineering で、再現可能で信頼性の高いワークフローを使用して ML モデルを本番環境に移行しましょう
機械学習ワークフローに DevOps の俊敏性があればよいと思いませんか。 MLOps Engineering on AWS は、DevOps スタイルのプラクティスを機械学習モデルの構築、トレーニング、およびデプロイに取り入れるために役立ちます。
この 3 日間、ツール、オートメーション、プロセス、およびチームワークの活用によって、データエンジニア、データサイエンティスト、ソフトウェアデベロッパー、オペレーションの間でのハンドオフに関連する課題に対処する方法を学習します。コースを修了する頃には、ML パイプラインの構築とトラブルシューティングを行うことで、学習から実践に移ります。
学習内容
- MLOps にはどのような利点がありますか?
- DevOps と MLOps を比較対照してみましょう
- ML ユースケースのセキュリティとガバナンスの要件を評価し、考えられる解決策と緩和戦略を説明する
- Amazon SageMaker を使用して MLOp のテストをセットアップする
- その他
本コースの受講対象者
- AWS クラウドで ML モデルを実稼働させ、モニタリングしたいと考えている MLOps エンジニア
- 本番環境での ML モデルの導入と保守を成功させる責任を負う DevOps エンジニア
必要となる経験
必須:
- AWS Technical Essentials コース (クラスルームまたはデジタル)
- DevOps Engineering on AWS コース、または同等の経歴
- Amazon SageMaker を使用した実践的なデータサイエンスコース、または同等の経歴
コースの概要
レベル: 中級
種類: クラスルーム (仮想および対面)
長さ: 3 日間
対象言語
このコースは以下の言語で提供されています: 英語、日本語。
チームのプライベートトレーニングをお探しですか?
AWS が提供するプライベートトレーニングを使用すると、お客様のチームは、特定のユースケースに合わせて実用的なベストプラクティスを一緒に学習できます。
試験を受けたいと考えていますか?
関連する試験を見つけて、学んだ知識を強化しましょう。