In diesem umfassenden Modul zur Datenvorbereitung und zum Überwachten Lernen beherrschen Sie wesentliche Techniken zur Datenbereinigung und -umwandlung sowie zur Erstellung von Regressions- und Klassifizierungsmodellen. Durch die Arbeit mit realen Szenarien von InsightlySoft und SmartCity Solutions entwickeln Sie praktische Fähigkeiten bei der Vorhersage von kontinuierlichen Ergebnissen und der Kategorisierung von Daten und lernen, die Modellleistung mithilfe von Industriestandardmetriken zu bewerten. Durch praktische Erfahrung mit Python-Bibliotheken und Algorithmen des Maschinellen Lernens erlangen Sie das Fachwissen, um End-to-End-Geschäftsprobleme zu lösen, von der anfänglichen Datenvorverarbeitung bis zur endgültigen Bereitstellung des Modells.

In diesem Modul, das sich auf die Analyse von Zeitreihen und unüberwachtes Lernen konzentriert, beherrschen Sie Techniken zur Vorhersage von Trends und zur Entdeckung verborgener Muster in Daten. Anhand von realen Szenarien lernen Sie, ARIMA-Modelle und Prophet für Vorhersagen von Zeitreihen zu implementieren, während Sie Clustering-Algorithmen und Methoden zur Dimensionalitätsreduktion für die Mustererkennung erkunden. Durch praktische Übungen mit Python und AWS-Tools entwickeln Sie die Fähigkeit, zeitliche Prognosen mit Segmentierungstechniken zu kombinieren und so datengesteuerte Entscheidungsfindungen für die Optimierung von Unternehmen zu ermöglichen. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, zeitindizierte Daten zu analysieren, aussagekräftige Segmente zu identifizieren und integrierte Lösungen zu erstellen, die sowohl Vorhersage- als auch Mustererkennungsansätze nutzen.

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie die Leistung von Modellen durch KI-gestütztes Feature Engineering und systematische Modellevaluation verbessern können. Anhand von realen Szenarien von InsightlySoft und SmartCity Solutions erfahren Sie, wie Sie effektive Merkmale erstellen, generative KI für die Automatisierung nutzen und Modelle durch sorgfältige Evaluierung und Abstimmung optimieren können. Durch praktische Übungen mit Python und AWS-Tools entwickeln Sie Fähigkeiten zur Verbesserung der Modellgenauigkeit bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Effizienz innerhalb der Grenzen der freien Schicht.

In diesem umfassenden letzten Modul lernen Sie die Bereitstellung von Modellen des Maschinellen Lernens mit AWS SageMaker KI und wenden alle Kurstechniken in einem End-to-End-Projekt an. Sie arbeiten mit den intelligenten Energiedaten von PowerNova und entwickeln und stellen Lösungen bereit, die den Energieverbrauch von Haushalten durch KI-gesteuerte Erkenntnisse optimieren. Durch praktische Übungen mit den KI-Bereitstellungstools von SageMaker und realen Energieanalyseszenarien erstellen Sie produktionsreife Modelle, die verwertbare Erkenntnisse für die Energieoptimierung liefern. Dieses Modul gipfelt in einem Abschlussprojekt, in dem Sie Ihre Fähigkeit unter Beweis stellen, komplexe Geschäftsprobleme mit fortschrittlichen ML-Techniken und AWS-Cloud-Services zu lösen.