机器学习AZ[2026年]: ML、DL、AI与AWS、Python & R Machine Learning A-Z [2026]: ML, DL, AI with AWS, Python & R

机器学习领域有兴趣吗?
课程由两位AI & Minening Learning专家设计, 这样我们就能分享知识,
我们将一步步走入机器学习世界。你将每学一次,发展新的技能,并增进对数据科学这个挑战性而又有利可图的子领域的认识。
完成这一课程的方法可以是AWS辅导、Python辅导或R辅导,也可以是其中的三个—— AWS、Pysson & R.选择你职业生涯所需要的。
这门课程很有趣,令人兴奋 同时我们深入机学深层
第一部分-数据处理:用熊猫、地物和目标矢量矩阵、培训和测试装置、缺失数据截断、编码分类变量等导入数据集,
特征缩放第二部分 – 倒退:简单线性回归、多线性倒退、多面回归、多边回归、SVR、决定树退化、随机森林退缩第三部分 – 分类:物流回归、
K-NN、SVM、Kernel SVM 、Neive Bayes、决定树分类、随机森林分类第4部分 — — 集群:K-Means、等级组合第5部分 — 协会规则学习:优先,Eclat 第6部分 —
强化学习:高信任度、汤普森抽样第7部分 — — 自然语言处理:国家语言方案第8部分的一袋字模式和算法—-深层学习:人工神经网络,革命神经
网络第9部分-减少尺寸:五氯苯甲醚、LDA、核心五氯苯甲烷第10部分-示范选择和推动:K-倍交叉验证、参数图示、网格搜索、XGBost 第11部分 – ML与AWS的数据处理:数据类型
与S3数据准备工作,ETL数据与AWS粘胶、数据与ASW粘凝数据组和SageMaker数据的断线器、地貌工程与SageMaker部分12-ML模型开发
AWS:XGBoost、LightGBM、CatBoost、集合模型、超参数图理技术、建立亚马逊沙格马克AI的累进和分类综合模型、亚马孙全纳的自然语言处理,
计算机与亚马逊重新科尼迪的视觉、亚马孙波利的文字讲话、亚亚马遜Transcamp的文字演讲、亚馬逊纺织法的文本提取、亚 马逊翻译机与亚亚馬孙翻版第13部分 – ML 模型
与AWS一起部署:生产模式的部署方法,在亚马逊Sage-Maker AI公司的部署,无服务器对实时对非同步推断,亚马孙SageMaker公司对ESS诉ECS公司
EKS对他人的伤害
兰巴达部署目标、云装和云发展包、高容量集装箱登记、高级集装箱服务、高档集装箱服务及远门、安装有亚马孙经济风险控制、ECS和EKS第14部分的集装箱
与AWS(CI/CD管道)的自动化:AWs码灯、AWW代码建造、A WS代码连接、Awas代码布局、AwS编码配置、与亚马逊河萨格-马克管道第15部分建立ML输油管管道—- ML
AWS:负责任的人工智能的特点、产生性AI的法律风险、负责任的ML工具、模型/数据质量和带有Sage-Maker澄清的比亚斯漂流、使用Sage – 马克模型监测器的监测生产模式,Sage — — 马克
模型卡、SageMaker推论建议、SgeMaker储蓄计划各部分内每一节都是独立的。
所以要么你从头到尾都学完整个课程 要么直接跳进任何特定的部门 学习你的职业生涯需要什么
此外,课程中还包含基于现实案例研究的实际练习。 因此不仅你会学习理论,而且你还会获得很多实践实践来建立自己的模型。
最后但并非最不重要的一点是,这个课程包括Python和R代码模板,您可以在自己的项目中下载和使用。