Kontenjan: 100 

Tarih: 23 Ekim saat 11:00 – 12:30 

Bu eğitimin amacı nedir?

Geleneksel makine öğrenimi pahalı ve yinelemeli bir süreç. Zira makine öğreniminde iş akışının tamamı için entegre araçlar bulunmaz. Bu sorunu tüm bileşenleri tek bir web tabanlı görsel ara yüzde Amazon’un geliştirdiği SageMaker Studio ile çözmek mümkün.

Hızlı bir şekilde veri yükleyebilir; yazılım geliştirme ara yüzleri (örn. Jupyter Notebook) oluşturabilir; sonuçları karşılaştırabilir ve modelleri Uygulama Programlama ara yüzleri (API: Application Programming Interface) ile kullanıma açabilirsiniz. Böylece de çok daha üretken olabilirsiniz.

Bu oturumda, Amazon SageMaker Studio’nun nasıl çalıştığını uygulamalı olarak inceleyeceğiz. Oturumun sonunda, modelinizi derlemek, eğitmek, ayarlamak, dağıtmak, hata ayıklamak ve izlemek suretiyle bir ML tahmin sorununa çözüm oluşturmak için gerekli becerileri almış olacaksınız.

Eğitimi kim verecek?

Hasan Basri AKIRMAK, MSc., Exec-MBA, Amazon Web Services

Kimler katılımcı olabilir?

Junior yazılımcı, yazılımcı, veri bilimci Phyton ile haşır neşir olmuş olmak.  Yazılımcı ya da Veri Bilimci. Phyton diline aşinalık.