Seminar

Amazon SageMaker Studio for Data Scientists

Dieser Kurs für Fortgeschrittene hilft erfahrenen Datenwissenschaftler:innen, ML-Modelle für jeden Anwendungsfall mit vollständig verwalteter Infrastruktur, Tools und Workflows zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

Inhalte

Modul 1: Amazon SageMaker – Einrichtung und Navigation

  • Starten von SageMaker Studio aus dem AWS Service Catalog
  • Navigieren in der SageMaker Studio-Benutzeroberfläche
  • Demo 1: SageMaker UI Walkthrough
  • Übung 1: SageMaker Studio aus dem AWS Service Catalog starten

 

Modul 2: Datenverarbeitung

  • Verwenden von Amazon SageMaker Studio zum Sammeln, Bereinigen, Visualisieren, Analysieren und Transformieren von Daten
  • Einen wiederholbaren Prozess für die Datenverarbeitung einrichten
  • Verwendung von SageMaker, um zu überprüfen, ob die gesammelten Daten ML-fähig sind
  • Erkenne Verzerrungen in den gesammelten Daten und schätze die Genauigkeit des Basismodells
  • Übung 2: Daten mit SageMaker Data Wrangler analysieren und vorbereiten
  • Übung 3: Analysieren und Aufbereiten von Daten im Maßstab mit Amazon EMR
  • Übung 4: Datenverarbeitung mit SageMaker Processing und dem SageMaker Python SDK
  • Übung 5: Feature Engineering mit dem SageMaker Feature Store

 

Modul 3: Modellentwicklung

  • Verwendung von Amazon SageMaker Studio zum Entwickeln, Abstimmen und Bewerten eines ML-Modells anhand von Geschäftszielen und Best Practices für Fairness und Erklärbarkeit
  • Feinabstimmung von ML-Modellen mithilfe der automatischen Hyperparameter-Optimierungsfunktion
  • Verwende den SageMaker Debugger, um Probleme während der Modellentwicklung aufzudecken
  • Demo 2: Autopilot
  • Übung 6: Iterationen von Trainings- und Tuning-Modellen mit SageMaker-Experimenten verfolgen
  • Übung 7: Mit dem SageMaker Debugger analysieren, erkennen und Warnungen einstellen
  • Übung 8: Verzerrungen mithilfe von SageMaker Clarify erkennen

 

Modul 4: Einsatz und Inferenz

  • Model Registry verwenden, um eine Modellgruppe zu erstellen, Modellversionen zu registrieren, anzuzeigen und zu verwalten, den Modellgenehmigungsstatus zu ändern und ein Modell einzusetzen
  • Entwerfen und Implementieren einer Einsatzlösung, die die Anforderungen des Anwendungsfalls "Inferenz" erfüllt
  • Erstellen, Automatisieren und Verwalten von End-to-End-ML-Workflows mit Amazon SageMaker Pipelines
  • Übung 9: Inferenzierung mit SageMaker Studio
  • Übung 10: Verwenden von SageMaker Pipelines und der SageMaker Model Registry mit SageMaker Studio

 

Modul 5: Überwachung

  • Konfigurieren einer SageMaker Model Monitor-Lösung zur Erkennung von Problemen und zur Auslösung von Warnungen bei Änderungen der Datenqualität, der Modellqualität, des Bias Drifts und des Feature Attribution (Explainability) Drifts
  • Erstellen eines Überwachungsplans mit einem vordefinierten Intervall
  • Demo 3: Modellüberwachung

 

Modul 6: Verwalten von SageMaker-Studio-Ressourcen und -Updates

  • Ressourcen auflisten, für die Gebühren anfallen
  • Erinnern, wann Instanzen heruntergefahren werden müssen
  • Erklären, wie Instanzen, Notebooks, Terminals und Kernel heruntergefahren werden
  • Den Prozess zur Aktualisierung von SageMaker Studio verstehen

Capstone

Im Capstone-Lab werden die verschiedenen in diesem Kurs behandelten Funktionen von SageMaker Studio zusammengeführt. Die Teilnehmer:innen erhalten die Möglichkeit, ein Modell vorzubereiten, zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen, wobei ein tabellarischer Datensatz verwendet wird, der in früheren Übungen nicht vorkam. Die Teilnehmer:innen können zwischen einer einfachen, einer mittleren und einer fortgeschrittenen Version der Anleitung wählen.

Capstone-Lab: Erstellen eines End-to-End Tabular Data ML-Projekts mit SageMaker Studio und dem SageMaker Python SDK

 

Dein Nutzen

  • Beschleunigung der Vorbereitung, Erstellung, Schulung, Bereitstellung und Überwachung von ML-Lösungen durch die Verwendung von Amazon SageMaker Studio
  • Verwendung der Werkzeuge, die Teil von SageMaker Studio sind, um die Produktivität in jedem Schritt des ML-Lebenszyklus zu verbessern

 

Trainer:in

Methoden

Dieser Kurs umfasst Präsentationen, Demonstrationen, Diskussionen und Übungen. Am Ende des Kurses übst du die Erstellung eines durchgängigen ML-Projekts für tabellarische Daten mit SageMaker Studio und dem SageMaker Python SDK.

Teilnehmer:innenkreis

Dieser Kurs richtet sich an die folgenden Jobrollen:

  • Machine Learning & AI
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10.04.2024
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08:30 Uhr - 17:00 Uhr

Donnerstag, 11.04.2024

08:30 Uhr - 17:00 Uhr

Freitag, 12.04.2024

08:30 Uhr - 17:00 Uhr

20.05.2024
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Dienstag, 21.05.2024

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Mittwoch, 22.05.2024

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08.07.2024
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