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AWS SageMaker 機器學習工程師 30 天訓練課程

[2022] 在30天內建構 30 多個 AWS 的 ML 專案,掌握 SageMaker JumpStart、Canvas、AutoPilot、DataWrangler、Lambda & S3

從這 41 小時的課程,你會學到

  • 在 AWS 中建構、訓練、測試和部署機器學習模型
  • 學習 SageMaker 內建演算法,如線性學習器、XG-Boost、主成分分析(PCA)和K-Nearest Neighbors
  • 使用 AWS SageMaker GroundTruth 定義並執行影象和文字標籤工作
  • 使用 AWS SageMaker Data Wrangler 準備、清理和視覺化資料,無需編寫任何程式碼
  • 使用 GridSearch、Bayesian 和隨機搜尋最佳化技術最佳化 ML 模型的超參數
  • 掌握關鍵的 AWS 服務,如簡單儲存服務(S3)、彈性計算雲(EC2)、身份和訪問管理(IAM)和CloudWatch
  • 瞭解使用 AWS Lambda、Step 函式和 SageMaker 管道的機器學習工作流程自動化
  • 學習如何在 AWS 管理控制台中定義一個 Lambda 函式,瞭解 Lambda 函式的解剖,以及如何在Lambda 中配置測試事件
  • 使用無程式碼的 AWS Canvas 訓練機器學習迴歸和分類器模型
  • 瞭解如何利用 Amazon SageMaker Autopilot 和 SageMaker Canvas 來訓練多個模型而無需編寫任何程式碼
  • 使用 Pandas、Searborn 和 Matplotlib 程式庫進行探索性資料分析和視覺化
  • 瞭解迴歸模型的關鍵績效指標,如 RMSE、MSE、MAE、R2 和調整後的R2
  • 瞭解分類模型的關鍵績效指標,如準確率、精確率、召回率、F1分數、ROC 和 AUC
  • 使用 AWS SageMaker JumpStart 定義機器學習訓練任務
  • 使用 Amazon SageMaker 部署一個端點,執行推理並生成預測結果
  • 使用 Boto3 SDK 定義一個 Lambda 函式,並使用 Eventbridge(雲端觀察事件)測試Lambda函式
  • 理解同步和非同步 Lambda 函式呼叫的區別
  • 使用 AutoGluon 程式庫進行AI/ML 模型的原型設計
  • 如何監控計費儀表盤、設定警報、S3/EC2 實體定價和請求增加服務限額
  • 理解人工智慧(AI)、機器學習(ML)、資料科學(DS)和深度學習(DL)之間的區別
  • 瞭解 Amazon SageMaker 的基本原理、SageMaker 元件、培訓選項(包括內建演算法)、AWS Marketplace 和客製化 ML 演算法
  • 充分利用AWS市場上的 Yolo V3 物體檢測演算法
  • 瞭解 Json 行和 Manifest 檔案的格式和用例
  • 學習自動貼標工作流程,瞭解 SageMaker GroundTruth和GroundTruth Plus 之間的區別
  • 瞭解如何用邊界框(物件檢測)、畫素級語義分割和文字資料來定義標籤工作
  • 瞭解 AWS 中資料標籤工作隊伍的區別,如公共機械 Turks、私人標籤員和 AWS 策劃的第三方供應商
  • 瞭解有監督、無監督和強化機器學習策略之間的區別
  • 使用 Seaborn 和 Matplotlib 程式庫進行資料視覺化,圖譜包括線圖、餅圖、子圖、對圖、計數圖和相關熱圖
  • 將資料整理器的工作流程匯出到 Python 指令碼中,建立一個自定義公式並將其應用於資料中的特定列,並生成彙總表/偏向報告
  • 學習如何使用 AWS JumpStart 在 SageMaker 中訓練 XG-boost 演算法,評估訓練後的模型效能,繪製殘差,並部署一個端點。
  • 瞭解偏差-變異權衡,L1 和 L2 正規化技術
  • 訓練/測試幾個 ML 分類器,如邏輯迴歸、支援向量機、K-最近的鄰居、決策樹和隨機森林分類器

要求

  • 基本的 Python 程式設計知識
  • AWS 方面的基本知識
  • 機器學習方面的基本知識

課程說明

你想在30天內使用 SageMaker 成為一名 AWS 機器學習工程師嗎?

你想在 AWS 中建立超級強大的營運級機器學習(ML)應用程式,但不知道從哪裡開始?

你是一個絕對的初學者,想進入人工智慧、ML和雲端運算領域,並尋找一個包括所有你需要的課程嗎?

你是一個有抱負的企業家,希望透過 ML 實現業務收入最大化並降低成本,但不知道如何快速有效地達到目的?

如果這些問題的答案都是肯定的,那麼這個課程就是為你準備的

機器學習是未來最重要的技術領域之一,現在就可以了 ML 和 AI 將以100年前電力的方式改變我們的生活。ML在金融、銀行、醫療保健、交通和技術領域被廣泛採用。該領域的機會和職業前景正在爆炸性成長。

AWS 是世界上使用最廣泛的雲端運算平台之一,一些公司依靠 AWS 來實現其雲端運算目的。AWS SageMaker 是由AWS提供的一項完全管理的服務,允許資料科學家和人工智慧從業者快速有效地訓練、測試和部署人工智慧/ML模型。

這門課程在很多方面都很獨特和特殊,它包括幾個實踐機會、測驗和最後的頂點專案。在本課程中,學生將學習如何使用 AWS 建立營運級 ML 模型。該課程分為以下8個主要部分。

第一節(第1-3天):我們將學習以下內容。(1) 從AWS和機器學習精華 “入門套件 “開始,其中包括關鍵的AWS 服務,如簡單儲存服務(S3)、彈性運算雲(EC2)、身份和訪問管理(IAM)以及CloudWatch,(2) 雲端運算的好處,區域和可用區之間的區別,以及 AWS 免費等級包中包含的內容。(3) 如何在AWS中設定一個全新的賬戶,設定多因素認證(MFA),並瀏覽 AWS 管理控制台,(4) 如何監控計費儀表盤,設定警報,S3/EC2 例項定價和請求增加服務限額,(5) 機器學習的基礎知識,瞭解人工智慧(AI)的區別。機器學習(ML),資料科學(DS)和深度學習(DL)之間的區別,(6)學習監督、無監督和強化學習之間的區別,(7)列出建立任何機器學習模型的關鍵元件,包括資料、模型和計算,(8)學習亞馬遜SageMaker 的基礎知識,SageMaker元件。SageMaker提供的培訓選項,包括內建演算法、AWS Marketplace 和客製化的 ML 演算法,(9)涵蓋AWS SageMaker Studio,並學習AWS SageMaker JumpStart、SageMaker Autopilot和SageMaker Data Wrangler之間的區別,(10)學習如何使用Jupyter Notebooks在雲端中編寫我們的第一份程式碼。然後,我們將有一個涵蓋 AWS 市場物件檢測演算法的教程,如Yolo V3,(11)學習如何使用全新的 AWS SageMaker Canvas 訓練我們的第一個機器學習模型,而不需要寫任何程式碼

第二節(第4-5天):我們將學習以下內容。(1)使用Amazon SageMaker GroundTruth 對影象和文字進行標註,(2)學習資料標註工作隊伍的區別,如公共機械圖爾克、私人標註者和 AWS 策劃的第三方供應商,(3)涵蓋幾個公司利用資料實現收入最大化、降低成本和最佳化流程的成功案例,(4)涵蓋資料來源、型別以及好資料和壞資料的區別。(5)學習 Json 行格式和 Manifest 檔案,(6)涵蓋在 SageMaker中定義影象分類標籤工作的詳細教程,(7)自動標籤工作流程,學習SageMaker GroundTruth和GroundTruth Plus的區別,(8)學習如何定義帶有邊界框的標籤工作(物件檢測和畫素級語義分割),(9)使用Amazon SageMaker GroundTruth標記文字資料。

第三節(第6-10天):我們將學習。(1)如何進行探索性資料分析(EDA),(2)掌握Pandas,一個超級強大的開源程式庫,在 Python 中進行資料分析,(3)在 AWS SageMaker Studio 的 Jupyter 筆記本中使用 Pandas 分析企業員工資訊,(4)定義 Pandas Dataframe,使用 Pandas 讀取 CSV 資料,對資料進行基本統計分析,設定/重置 Pandas DataFrame 索引,從 DataFrame 選擇特定列,從DataFrame新增/刪除列。執行基於標籤/整數的元素選擇,執行廣播操作,執行 Pandas DataFrame 排序/排序,(5)對真實世界的資料集進行統計資料分析,使用 pandas 處理缺失資料,改變 pandas DataFrame 資料型別,定義一個函式,並將其應用於 Pandas DataFrame 列,執行 Pandas 操作,和過濾,計算和顯示相關矩陣,使用seaborn 程式庫顯示熱圖。(6) 在AWS SageMaker Studio中使用 Matplotlib 和 Seaborn 程式庫分析比特幣(BTC)、以太坊(ETH)、萊特幣(LTC)、Cardano(ADA)和瑞波幣(XRP)的加密貨幣價格和每日回報。(7) 使用 Seaborn 和 Matplotlib t程式庫進行資料視覺化,圖譜包括線圖、餅圖、多個子圖、對圖、計數圖、關聯熱圖、分佈圖(distplot)、柱狀圖和散點圖。(8)使用 AWS 中的 Amazon SageMaker Data wrangler 來準備、清理和視覺化資料,(9)瞭解特徵工程策略和工具,瞭解AWS中Data Wrangler的基本原理,執行一次熱編碼和規範化,執行資料視覺化 使用Data Wrangler,將資料Wrangler工作流匯出到Python指令碼中,建立自定義公式並應用於資料中的特定列,在Data Wrangler中生成彙總表表格,並生成偏向報告。

第四節(第11-18天):我們將學習。(1) 機器學習迴歸基礎知識,包括簡單/多重線性迴歸和最小二乘法,(2) 在 Scikit-Learn 中建立我們的第一個簡單線性迴歸模型,(3) 列出 SageMaker 中所有可用的內建演算法,(4) 建立、訓練。(4) 使用 SageMaker Linear Learner 演算法建立、訓練、測試和部署機器學習迴歸模型,(5) 列出機器學習迴歸演算法的關鍵績效指標,如平均絕對誤差(MAE)、平均平方誤差(MSE)、平均平方根誤差(RMSE)、平均百分比誤差(MPE)。決定係數(R2)和調整後的R2,(6)使用 AWS 管理控制台啟動訓練工作,並在不編寫任何程式碼的情況下部署一個端點,(7)涵蓋 XG-Boost 演算法背後的理論和直覺,以及如何使用它來解決 Scikit-Learn 中的迴歸型別問題,並使用 SageMaker 內建演算法。(8) 學習如何使用 AWS JumpStart 在 SageMaker 中訓練 XG-boost 演算法,評估訓練後的迴歸模型效能,繪製殘差,並部署一個端點和執行推理。

第五節(第19-20天):我們將學習。(1) 超參數最佳化策略,如網格搜尋、隨機搜尋和貝葉斯最佳化,(2) 瞭解偏差方差權衡以及L1和L2正則化,(3) 使用 Scikit-Learn 程式庫和使用 SageMaker SDK 執行超參數最佳化。

第六節(第21-24天):我們將學習。(1)如何訓練幾種分類演算法,如邏輯迴歸、支援向量機、K-近鄰和隨機森林分類器,(2)列出各種分類器模型KPI的區別,如準確率、精確度、召回率、F1分數。(3)在SageMaker中訓練XG-boost和Linear Learner演算法來解決分類型別的問題,(4)在 SageMaker 中學習K Nearest Neighbors(KNN)背後的理論和直覺,並學習如何在 SageMaker 中建立、訓練和測試一個KNN分類器模型。

第七節(第25-28天):我們將學習。(1)如何使用 AutoGluon 程式庫來進行AI/ML模型的原型設計,只需幾行程式碼;(2)利用 AutoGluon 來訓練多個迴歸和分類模型,並部署最好的模型;(3)利用Amazon SageMaker Autopilot和SageMaker Canvas來訓練多個模型,無需編寫任何程式碼

第8節(第29-30天):我們將學習。(1)如何在 AWS 中定義和呼叫 lambda 函式,(2)瞭解使用AWS Lambda、Step函式和 SageMaker 管道的機器學習工作流自動化,(3)學習如何在AWS管理控制台中定義lambda函式,(4)瞭解Lambda函式的解剖,(5)學習如何在 Lambda 中配置一個測試事件。並在CloudWatch 中監控 Lambda 的呼叫,(6)使用 Boto3 SDK 定義 Lambda 函式,(7)使用 Eventbridge(cloudwatch事件)測試Lambda函式,(8)瞭解同步和非同步呼叫的區別,並使用Boto3 SDK呼叫Lambda函式。

目標受眾

  • 想進入 AWS 機器學習領域的初級開發者
  • 初學者資料科學家希望推動他們的職業生涯並建立他們的作品組合
  • 希望透過利用 AWS 的 AI/ML 來改變企業的資深顧問
  • 對資料科學和人工智慧充滿熱情並希望獲得使用AWS實際經驗的技術愛好者

講師簡介

Dr. Ryan Ahmed, Ph.D., MBA  教授和暢銷的 Udemy 講師 ( 更多講師課程介紹 )

Ryan Ahmed 是一位熱愛教育和科技的暢銷的 Udemy 教練。Ryan 的使命是讓每個人都能獲得優質的教育,並且負擔得起。Ryan 擁有博士學位。麥克馬斯特大學( McMaster* University )工程學士學位,主修機電一體化和電動汽車(EV)控制。他還獲得了麥克馬斯特應用科學碩士學位,專注於人工智慧(AI)和 DeGroote 商學院的金融 MBA。

Ryan 在全球財富100強公司擔任多個工程職位。最近,他在三星美國擔任系統工程主管,並擔任加拿大菲亞特克萊斯勒汽車公司(FCA)的高級科學研究和實驗開發技術專家。Ryan 已經為全球超過 10,000 多名學生教授了工程、科學、技術和數學方面的幾門課程。他是美國密歇根州底特律 IEEE 交通電氣會議和博覽會(iTEC 2012)最佳論文獎的獲獎者。

Ryan是安大略省斯坦福大學認證專案經理(SCPM)、認證專業工程師(P.Eng。)、汽車工程師協會(SAE)成員、電氣和電子工程師協會(IEEE)會員。他還是美國伊利諾州芝加哥舉辦的2017  IEEE 運輸與電氣化會議(iTEC’17)的項目聯合主席。

*麥克馬斯特大學是僅有的加拿大大學中四所持續排名全球前100名的大學之一。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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