دورة AWS Machine Learning Specialty
دورة منظمة في AWS ML Specialty تغطي هندسة البيانات وتدريب النماذج والأمان والنشر والمراقبة وMLOps والتحسين مع أسئلة.
تقدم الدورة
0 / 5
العودة إلى الدورات
ما ستتعلمه
- وصف البيانات.
- شرح التدريب.
- وصف الأمان.
- شرح النشر.
- وصف المراقبة.
قبل أن تبدأ
- من المفيد معرفة AWS.
- يُنصح بأساسيات تعلم الآلة.
- لا تتطلب شهادة سابقة.
درس 1 هندسة البيانات وإعدادها
يخزن S3 البيانات وتستعلم Athena ويجهز Glue ويشارك مخزن الميزات الخصائص. يقسم الفريق البيانات ويسوي القيم ويتجنب تسرب البيانات. تدرب بالأمثلة وراجع كل خطأ وكرر أضعف المواضيع أسبوعيًا لتحسين النتائج.
مثال
مثال: يخزن S3 المعاملات وينظفها Glue ويشارك مخزن الميزات ويقسم الفريق البيانات.درس 2 تدريب النماذج والخوارزميات
يدعم Linear Learner الانحدار ويصنف XGBoost ويجمع K-Means ويقلل PCA. تتحكم المعلمات الفائقة والمراحل في التدريب. يمنع Early stopping والإفراط في التخصيص. تدرب بالأمثلة وراجع كل خطأ وكرر أضعف المواضيع أسبوعيًا لتحسين النتائج.
مثال
مثال: يستخدم الفريق Linear Learner وEarly stopping ومصفوفة الارتباك للتقييم.درس 3 الأمان والامتثال
يتحكم IAM في الوصول ويشفر KMS ويعزل VPC وتمنح نقاط النهاية وصولًا خاصًا. يحمي TLS الحركة ويدقق CloudTrail الاستدعاءات. تدرب بالأمثلة وراجع كل خطأ وكرر أضعف المواضيع أسبوعيًا لتحسين النتائج.
مثال
مثال: يستخدم عبء طبي KMS وVPC ونقطة نهاية خاصة وأقل امتياز.درس 4 النشر والاستدلال
تخدم نقاط النهاية في الوقت الفعلي ويعالج التحويل الدفعي الدفعات وتسلسل خطوط الأنابيب الحاويات. يضبط التحجيم التلقائي السعة وتسمح المتغيرات بالاختبار. تدرب بالأمثلة وراجع كل خطأ وكرر أضعف المواضيع أسبوعيًا لتحسين النتائج.
مثال
مثال: يستخدم بائع تجزئة نقطة نهاية وتحويلًا دفعيًا وتوسعًا تلقائيًا للتوصيات.درس 5 المراقبة وMLOps والتحسين
يراقب CloudWatch ويكتشف Model Monitor الانحراف ويتتبع Experiments ويؤتمت Pipelines. يكتشف Clarify التحيز. استخدم Spot والتدريب الموزع وAutopilot. تدرب بالأمثلة وراجع كل خطأ وكرر أضعف المواضيع أسبوعيًا لتحسين النتائج.