AWS Üzerinde Makine Öğrenimi Mühendisliği

444 1 476

Üye Girişi

Ücretsiz Üye Ol

Bulutta Akıllı Çözümler Geliştirin

AWS ekosisteminde makine öğrenimi modelleri tasarlayın

Modellerin dağıtımı ve izleme süreçlerini AWS araçlarıyla etkin şekilde yönetin

Gerçek dünya projeleri üzerinden, güvenilir ve optimize edilmiş çözümler geliştirin

Eğitim Detayları Kayıt ve Ödeme

EĞİTİM DETAYLARI

Eğitim takvimi açıklanacaktır.
Eğitimi takip ederek gelişmelerden haberdar olabilirsiniz.

36 Saat

Online Eğitim

Uzaktan Eğitim

Canlı Sınıf

KAYIT VE ÖDEME DETAYLARI

Fiyat, ödeme koşulları, eğitim konularının detaylı bilgisi için form doldurun

Detaylı bilgi iste

Tüm sorularınız için : 444 1 476 veya info@mindset.com.tr

EĞİTİM İÇERİĞİ

Genel Bilgi

Bulut teknolojileri, makine öğrenimi projelerinin ölçeklenebilirliğini ve etkinliğini artırıyor. AWS platformunda makine öğrenimi mühendisliği eğitimi ile, gerçek dünya problemlerini çözmek için gerekli olan model geliştirme, dağıtım ve yönetim becerilerini kazanacaksınız.

Bu eğitim, AWS’nin güçlü araçlarını kullanarak, makine öğrenimi modellerinizi üretime hazır hale getirmek isteyen mühendisler için tasarlanmıştır. Uygulamalı örnekler ve canlı demo ile öğrendiklerinizi hemen pratiğe dökme fırsatı yakalayacaksınız.

AWS’de Makine Öğrenimine (ML) Giriş

Makine öğrenmeye genel bakış
Amazon SageMaker AI tanıtımı
Sorumlu Makine Öğrenimi (Responsible ML)

Makine Öğrenimi Zorluklarının Analizi

ML iş problemlerinin değerlendirilmesi
ML eğitim yaklaşımları
ML eğitim algoritmaları

Makine Öğrenimi için Veri İşleme

Veri hazırlama ve veri türleri
Keşifsel veri analizi
AWS depolama seçenekleri ve uygun depolamanın seçimi

Veri Dönüşümü ve Özellik Mühendisliği

Hatalı, çoğaltılmış ve eksik verilerin yönetimi
Özellik mühendisliği kavramları
Özellik seçimi teknikleri
AWS veri dönüşüm servisleri
Amazon SageMaker Data Wrangler ve Amazon EMR ile veri analizi ve hazırlığı
SageMaker Processing ve SageMaker Python SDK kullanarak veri işleme

Modelleme Yaklaşımı Seçimi

Amazon SageMaker AI yerleşik algoritmaları
Yerleşik eğitim algoritmalarının seçimi
Amazon SageMaker Autopilot kullanımı
Model seçimi kriterleri
ML maliyet değerlendirmeleri

Makine Öğrenimi Modellerinin Eğitimi

Model eğitimi kavramları
Amazon SageMaker AI ile model eğitimi

Makine Öğrenimi Modellerini Değerlendirme ve Ayarlama

Model performansını değerlendirme
Eğitim süresini kısaltma teknikleri
Hiperparametre ayarlama teknikleri
Amazon SageMaker AI ile model ayarlama ve hiperparametre optimizasyonu

Model Yaygınlaştırma Stratejileri

Yaygınlaştırma kriterleri ve hedef seçenekleri
Yaygınlaştırma stratejileri
Model çıkarım stratejisi seçimi
Çıkarım için konteyner ve örnek türleri

AWS Makine Öğrenimi Kaynaklarının Güvenliği

Erişim kontrolü
ML kaynakları için ağ erişim kontrolleri
CI/CD süreçlerinde güvenlik

MLOps ve Otomatik Yaygınlaştırma

MLOps’a giriş
CI/CD hatlarında test otomasyonu
Sürekli teslimat servisleri
Amazon SageMaker Pipelines ve Model Registry kullanımı

Model Performansı ve Veri Kalitesinin İzlenmesi

ML modellerinde sapma (drift) tespiti
SageMaker Model Monitor kullanımı
Veri ve model kalitesinin izlenmesi
Otomatik müdahale ve hata giderme
Veri sapması için model izleme

KAYIT ve ÖDEME

Bilgi ve Kayıt için lütfen form bilgilerini eksiksiz doldurun. En kısa zamanda size dönüş yapıp gerekli işlemlerle ilgili olarak bilgi verilecektir.

Ödeme Seçenekleri:

Kredi Kartıyla Peşin Ödeme

Kredi Kartına Taksitli Ödeme ( Online / Bonus – Maximum – Paraf – World )

EFT / Havale ile ödeme.

DETAYLI BİLGİ İSTE ARA: 444 1 476 BURS BAŞVURUSU

KURUMSAL BAŞVURU

Bu eğitimi kurumsal olarak planla ve uygula Mindset Institute kalitesi ve denetimi altında takımın veya şirketin için eğitim planla. Yeni beceriler kazanmanıza, çalışanlarınızın gelişimini yönetmenize ve işgücünüzü eğitmenize nasıl yardımcı olabiliriz?

BAŞVUR