كل الدورات
عن الدورة
تركز هذه الدورة على تطوير مهارات تدريب النماذج باستخدام AWS في إطار تخصص AWS Certified Machine Learning Engineer. يبدأ المتعلمون باستكشاف خوارزميات شهيرة مثل Linear Learner وXGBoost وLightGBM وk-NN وتطبيقها في مهام التصنيف والانحدار. يتم بعد ذلك تعلم كيفية إعداد معلمات التدريب الأساسية مثل عدد الحلقات (epochs)، حجم الدُفعة (batch size)، وخطوات التدريب لتحسين الأداء. توضح الدورة أيضاً استخدام أدوات مثل SageMaker Model Debugger وSageMaker Experiments لمراقبة عمليات التدريب والمقارنة بين نتائج التجارب بدقة. تشمل الدورة مزيجاً من المحاضرات النظرية والتطبيقات العملية لتجهيز المتدربين بنهج متكامل في تطوير ونشر النماذج.
ماذا ستتعلم
- استكشاف خوارزميات Amazon SageMaker مثل Linear Learner وXGBoost وLightGBM وk-NN
- تكوين معلمات التدريب مثل الحلقات وحجم الدُفعات لتحسين التدريب
- مقارنة أساليب الاستدلال الفوري والدفعي لاختيار أفضل استراتيجية للنشر
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمجال ومصطلحاته الشائعة
- الاستعداد للتعلم من خلال تمارين تطبيقية أو دراسات حالة
المدرسون
W
Whizlabs Instructor
المواضيع
الخوارزميات
علوم الحاسب
الحوسبة السحابية
تكنولوجيا المعلومات
التكامل المستمر
نشر النماذج
تقييم النماذج
نشر السحابة
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
الخوارزميات
علوم الحاسب
الحوسبة السحابية
تكنولوجيا المعلومات
التكامل المستمر
نشر النماذج
تقييم النماذج
نشر السحابة
Continuous Deployment
Debugging
إعلان
إعلان