This course covers part of the model development phase of the machine learning (ML) lifecycle. In this course, you will learn the core mechanics of model training and how to run training jobs on Amazon SageMaker AI. This course covers how a model learns, including loss functions, optimization, and hyperparameters, and how to choose a compute environment such as CPUs, GPUs, or AWS Trainium. You will learn how to train with Amazon SageMaker AI built-in algorithms and script mode, how to reduce training time with early stopping and distributed training, and how to tune hyperparameters with automatic model tuning.
ML Engineer - Train Models
Développez des compétences très recherchées grâce à un abonnement d'un an à Coursera Plus, désormais à 239 $. Profitez-en dès maintenant.
ML Engineer - Train Models
Ce cours fait partie de Certificat Professionnel AWS ML Engineer Associate
Instructeur : AWS Instructor
Inclus avec En savoir plus
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Avancées
Expérience recommandée
1 heure à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Differentiate appropriate training approaches and configurations for ML models using SageMaker AI.
Define core elements in the model training process.
Explain SageMaker AI built-in algorithms and common ML libraries for training.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Cloud Services
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : CI/CD
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Model Optimization
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Generative AI Agents
- Catégorie : AWS SageMaker
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Récemment mis à jour !
novembre 2026
Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise en Machine Learning
Ce cours fait partie de la Certificat Professionnel AWS ML Engineer Associate
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Amazon Web Services
Il y a 3 modules dans ce cours
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeur
Offert par
En savoir plus sur Machine Learning
Amazon Web Services
Amazon Web Services
Amazon Web Services
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
Foire Aux Questions
Plus de questions
Aide financière disponible,