AWS 認證機器學習專家（MLS-C01)[2023]

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現在許多知名的雲端平台都有提供機器學習的服務，這門課是針對 AWS 平台的機器學習服務，講師在 INTEL 工作了 15 年，開發和管理了處理數百 TB 的全球工廠資料系統，透過這門課可以跟真正在業界有實務經驗的專家學習如何運用 AWS 的機器學習知識與流程。

本課程帶你上手 AWS ML SageMaker 和實踐測試。加入現場學習小組問答！

從這 17 小時的課程，你會學到

了解基於雲的機器學習演算法，如何整合你的應用程式和認證準備。

歡迎來到 AWS 機器學習專業課程！

在本課程中，你將通過演示特定概念的動手實驗獲得 AWS SageMaker 的實踐經驗。我們將從設置你的 SageMaker 環境開始。如果你是機器學習的新手，你將學習如何處理混合資料類型、缺失資料以及如何驗證模型的品質。這些主題對於機器學習從業者和認證考試至關重要。

SageMaker 使用容器來封裝演算法和框架，例如 Pytorch 和 TensorFlow。基於容器的方法為建構和部署模型提供了一個標準介面，並且很容易將模型轉換為生產應用程式。通過一系列簡潔的實驗，你將訓練、部署和調用你的第一個 SageMaker 模型。

與任何其他軟體專案一樣，機器學習解決方案也需要不斷改進。我們將研究如何安全地將新更改合併到生產系統中，執行 A/B 測試，甚至在必要時回滾更改，所有這些都使你的應用程式停機時間為零。

我們還將討論機器學習和人工智慧系統公平性方面的新興社會趨勢。如果你的用戶指責您的模型存在種族或性別偏見，你會怎麼做？你將如何處理？在本節中，我們將介紹公平的概念、如何解釋模型做出的決定、不同類型的偏見以及如何衡量它們。

我們還將介紹雲安全以及如何保護你的資料和模型免遭未經授權的使用。你將了解推薦系統以及如何整合電影和產品推薦等功能。你在課程中學習的演算法是最先進的，針對你的資料集調整它們可能具有挑戰性。我們將研究如何使用自動化工具調整你的模型，你將獲得時間序列預測、異常檢測和構建自定義深度學習模型方面的經驗。

藉助你在本課程中獲得的知識以及包含的高質量實踐考試，你將為獲得 AWS Certified Machine Learning – Specialty 認證做好充分準備。我期待著與你會面並幫助你在這門課程中取得成功。謝謝你！

Chandra Lingam 資料科學家和解決方案架構師( 更多講師主講課程介紹 )

Chandra Lingam 是一位經驗豐富的 AWS 專家，在關鍵任務系統和機器學習方面擁有深厚的背景。他在傳統 IT 資料中心和雲端運算的系統開發方面擁有豐富的知識和專業知識。

Chandra 的 AWS 認證課程受到了高度評價，甚至在最近的 Udemy CEO 財報電話會議上也被提及。在擔任課程開發人員和講師之前，他在英特爾擔任了 15 年的軟體工程師。

Chandra 擁有亞利桑那州立大學的計算機科學碩士學位和馬杜賴 Thiagarajar 工程學院的計算機科學學士學位。

他的課程為希望提高 AWS 和相關技術技能的初學者和經驗豐富的 IT 專業人士提供了有價值的最新內容。

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