通过新的 亚马逊云科技 课程更快地学习构建、训练和迭代机器学习模型

你知道机器学习在将潜在的COVID候选疫苗数量从数万减少到26个（ PMC ）方面发挥了关键作用吗？提高生产率是快速创造价值的关键，就COVID疫苗的开发而言，它可以挽救生命。

对于使用不同数据科学工具的经验丰富的数据科学家，Amazon SageMaker Studio 在单一界面中提供了一组集成的机器学习工具。我们新的三天高级虚拟课堂课程—— 面向数据科学家的 亚马逊 SageMaker Studio 将帮助您使用 SageMaker Studio 培养技能 ，在机器学习生命周期的每个阶段提高工作效率。

今天的机器学习有何不同之处？

预计在2021年至2025年之间，公有云中的非结构化数据分析和数据管理市场将以41.9％的复合年增长率增长（IDC）。 由于数据是机器学习活动的核心，我们也可以预期机器学习模型构建活动将转移到云端，以减少数据移动并加快模型开发。如果您已经在 亚马逊云科技 上安装了数据和分析工作负载，或者正在考虑 亚马逊云科技 云服务，则可以通过在 亚马逊云科技 云上整合 ML 工作负载来提高模型构建性能。

关于亚马逊 SageMaker Studio

亚马逊 SageMaker Studio 是专门为机器学习构建的集成开发环境 (IDE)。SageMaker Studio 执行所有机器学习开发步骤，从准备原始数据到部署和监控机器学习模型，并可在单个基于 Web 的可视界面中访问最全面的工具集。您可以通过访问来自多个来源的数据来构建模型，包括亚马逊简单存储服务（Amazon S3）、Amazon Redshift和Snowflake。

在 2020年Anaconda调查 中，受访者 表示，他们有66％的时间花在了加载、清理和可视化数据上。随着数据的持续呈指数级增长，更快地转换、分析和可视化数据的工具变得更加重要。例如，与 SageMaker Studio 集成的 SageMaker Data Wrangl er 借助 300 多个内置函数缩短了数据转换时间，并生成了基于 ML 的见解。SageMaker Studio 还支持通过笔记本与在亚马逊 EMR 集群上运行的 Apache Spark 集成来大规模处理数据。数据科学家还可以选择使用由 亚马逊云科技 Glue Interactive Sessions 管理的无服务器 Apache Spark 运行环境，直接在 Studio 笔记本中以交互方式大规模准备数据。

除了通过 SageMaker Debugger 提供模型调试和分析帮助外，SageMaker Studio 还通过自动跟踪和绘制与实验和试验相关的详细信息来提高数据科学家的工作效率。 使用 SageMaker Clarify， 数据科学家可以识别数据和模型中的偏差，并深入了解某些预测的原因（可解释性）。

培养利用这些功能所需的技能对于组织从本地机器学习迁移到 亚马逊云科技 Cloud 以及使用 SageMaker 构建云原生解决方案的客户至关重要。

关于为期三天的课堂课程

面向数据 科学家的 Amazon SageMaker Studio 是一门为期三天的高级课程，教您如何在 亚马逊云科技 专家讲师的帮助下，在动手实验环境中使用 SageMaker Studio 更快地构建、训练和迭代机器学习模型。

你将学习五种主要的省时技能：

  1. 如何使用 SageMaker Data Wrangler 中的内置转换来设计功能，并使用 SageMaker 功能商店共享这些功能；
  2. 如何使用内置算法、 SageMaker Autopilot 、SageMaker 调试器和自动 模型调整来更快地构建模型；
  3. 如何使用 SageMaker 实验比较与模型训练相关的各种试验的表现 ，并在 SageMaker 模型注册表中 对其进行跟踪；
  4. 如何使用 SageMaker Clarify 识别数据和模型中的偏差；以及
  5. 如何使用 SageMaker 管道 自动执行模型构建工作流程。

本课程遵循机器学习生命周期，从特征工程开始，逐步到模型构建、训练和调整，然后是部署、推理和监控。在 10 个实验室的帮助下，你将学习亚马逊 SageMaker Studio 的八个主要功能。

此外，亚马逊云科技 讲师将使用互动课程引导您浏览 SageMaker Studio 用户界面 (UI)、SageMaker Autopilot 和 SageMaker 模型监视器。 最后，你将在一天之内获得七项挑战，测试你对 SageMaker Python SDK 和 SageMaker Stu dio 的理解。你可以为每项挑战选择援助等级——不提供协助、仅限提示或解决方案演练。

为了充分利用本课程，我们建议学员拥有一年以上的机器学习经验和 亚马逊云科技 基础知识。您可以通过完成 亚马逊云科技 技术基础 课程来满足基础 知识要求。

无论您是虚拟还是面对面上课，都有机会提问，与同行一起研究解决方案，并获得具有深厚技术知识的认证 亚马逊云科技 讲师的实时反馈。

亚马逊云科技 认证的机器学习 — 专业是您的目标吗？

如果您想从 亚马逊云科技 获得行业认可的证书，以验证您在 亚马逊云科技 机器学习方面的专业知识，则可能需要考虑 亚马逊云科技 认证的机器学习——专业认证。 虽然面向数据科学家的 Amazon SageMaker Studio 课程探讨了以 SageMaker Studio 为中心的数据处理、模型构建、培训、调整和管道等主题，但我们提供了其他信息来帮助您为 亚马逊云科技 认证的机器学习——专业考试做准备 。

如果我想了解更多，有哪些资源可用？

如果您有兴趣进一步了解我们的 亚马逊云科技 机器学习培训和认证产品，请下载我们的 亚马逊云科技 机器学习入门指南 。我们提供许多免费的按需 数字资源 以及一些 虚拟讲师指导的机 器学习课程 。

*前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务仅在亚马逊云科技海外区域可用，亚马逊云科技中国仅为帮助您发展海外业务和/或了解行业前沿技术选择推荐该服务。