课程主页: https://www.udemy.com/course/practical-aws-sagemaker-6-real-world-case-studies/
在当今的科技时代，机器学习（ML）和深度学习（DL）已经成为热门话题，越来越多的行业开始采纳这些技术。AWS作为全球最广泛使用的机器学习云计算平台之一，许多财富500强公司依赖于其服务来推动业务发展。本次课程《AWS SageMaker Practical for Beginners Build 6 Projects》正是为初学者设计的，旨在帮助他们利用AWS SageMaker构建和部署AI/ML模型。
课程内容涵盖了数据工程、特征工程、算法选择、模型构建、训练和部署等多个方面。通过六个实践项目，学生将能掌握如何使用AWS SageMaker来解决商业和技术中的实际问题。
### 项目概述
1. **项目一**：训练、测试和部署简单的线性回归模型以预测员工薪水。
2. **项目二**：训练、测试和部署多元线性回归模型以预测医疗保险费用。
3. **项目三**：使用XGBoost回归模型预测零售店销售，并优化模型超参数。
4. **项目四**：利用SageMaker内置的PCA算法进行降维，并构建分类模型以预测心血管疾病。
5. **项目五**：使用SageMaker和TensorFlow开发交通标志分类器模型。
6. **项目六**：深入学习AWS SageMaker Studio、AutoML及模型调试。
### 课程更新
– **2021年4月22日**：新增关于AWS SageMaker Autopilot的案例研究。
– **2021年4月23日**：更新代码脚本并解决问答错误。
### 目标群体
本课程适合希望提升职业发展的初学者数据科学家、希望通过AI/ML转型业务的顾问和对数据科学与AI充满热情的新手。如果您具备基本的机器学习、Python编程和AWS云知识，那么此课程将是您提升技能的绝佳选择。
### 总结
通过本课程，您不仅能学习到AWS SageMaker的基本操作，还能通过实践项目深入理解机器学习的核心概念。我强烈推荐这门课程给希望在数据科学领域取得进展的学习者们。快来加入我们，掌握AWS SageMaker的强大功能吧！
课程主页: https://www.udemy.com/course/practical-aws-sagemaker-6-real-world-case-studies/