Khóa học AWS Machine Learning Specialty
Khóa học AWS ML Specialty có cấu trúc về kỹ thuật dữ liệu, huấn luyện mô hình, bảo mật, triển khai, giám sát, MLOps và tối ưu hóa, kèm câu hỏi.
Tiến độ khóa học
0 / 5
Quay lại khóa học
Bạn sẽ học được
- Mô tả dữ liệu.
- Giải thích huấn luyện.
- Mô tả bảo mật.
- Giải thích triển khai.
- Mô tả giám sát.
Trước khi bắt đầu
- Kiến thức AWS cơ bản hữu ích.
- Nên biết nền tảng Python hoặc ML.
- Không cần chứng chỉ AWS trước đó.
Bài học 1 Kỹ thuật và Chuẩn bị Dữ liệu
S3 lưu dữ liệu, Athena truy vấn, Glue chuẩn bị và feature store chia sẻ đặc trưng. Data Wrangler chuẩn bị trực quan. Chia train, validation, test, chuẩn hóa và tránh rò rỉ dữ liệu. Hãy luyện tập với ví dụ, xem lại mỗi sai sót và ôn chủ đề yếu nhất mỗi tuần để tiến bộ.
Ví dụ
Ví dụ: nhóm lưu giao dịch trong S3, Glue làm sạch, feature store chia sẻ đặc trưng và chia dữ liệu thành train, validation, test.Bài học 2 Huấn luyện Mô hình và Thuật toán
Linear Learner hồi quy, XGBoost phân loại, K-Means cụm, PCA giảm chiều. Hyperparameter và epoch kiểm soát huấn luyện. Early stopping và transfer learning tránh overfitting. Hãy luyện tập với ví dụ, xem lại mỗi sai sót và ôn chủ đề yếu nhất mỗi tuần để tiến bộ.
Ví dụ
Ví dụ: nhóm hồi quy dùng Linear Learner, early stopping và confusion matrix để đánh giá.Bài học 3 Bảo mật và Tuân thủ
IAM kiểm soát truy cập, KMS mã hóa, VPC cô lập và VPC endpoint cấp quyền riêng. TLS bảo vệ truyền tải và CloudTrail kiểm toán API. Áp dụng đặc quyền tối thiểu. Hãy luyện tập với ví dụ, xem lại mỗi sai sót và ôn chủ đề yếu nhất mỗi tuần để tiến bộ.
Ví dụ
Ví dụ: tải y tế dùng KMS, VPC, endpoint riêng và đặc quyền tối thiểu.Bài học 4 Triển khai và Suy luận
Endpoint thời gian thực phục vụ dự đoán, batch transform xử lý lô, inference pipeline nối container. Autoscaling điều chỉnh dung lượng và variant hỗ trợ A/B testing. Hãy luyện tập với ví dụ, xem lại mỗi sai sót và ôn chủ đề yếu nhất mỗi tuần để tiến bộ.
Ví dụ
Ví dụ: nhà bán lẻ dùng endpoint thời gian thực cho gợi ý, batch transform cho điểm đêm và autoscaling cho đỉnh lưu lượng.Bài học 5 Giám sát, MLOps và Tối ưu hóa
CloudWatch giám sát, Model Monitor phát hiện drift, Experiments theo dõi, Pipelines tự động hóa, Clarify phát hiện thiên vị. Dùng Spot, distributed training, Autopilot và right-sizing. Hãy luyện tập với ví dụ, xem lại mỗi sai sót và ôn chủ đề yếu nhất mỗi tuần để tiến bộ.