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KeitaMasui1119/aws-ml-enablement-workshop

 
 

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ML Enablement Handson

security: bandit

機械学習モデルをビジネス価値に貢献するよう開発する方法を学ぶことができるハンズオンです。次の3つの特徴があります。

🎯 Practical

  • プロジェクトの立ち上げフェーズで行う価値定義の方法から解説(Business Understanding)。
  • データの分析からテストまで各工程で必要となるPythonの基本的な実装を学習可能(例: Analyze, Preprocess)。
  • 実プロジェクトで欠かせない異なるロール間のコミュニケーション方法を演習を通じ学習可能。

💡 Understandable

  • なにをするのか、なぜするのか、どうおこなうのか、順を追って工程の必然性を解説。
  • Jupyter Notebookによるインタラクティブに学べる教材。
  • YouTube動画による講義コンテンツを提供(例: 機械学習の価値を計算する)。

:octocat: Open Source

  • GitHubでOSSとして教材を公開。
  • ハンズオンに使用するSageMaker Studio Labも無料で利用いただけます。
  • ライセンスの範囲でForkし編集して利用いただけます。

Get Started

目次のNo.1から順に進めていくことで各開発プロセスでなにを行うのか、なぜ行うのか、どう行うのかを学ぶことができます。

No Process Title Content Video
1 Introduction 機械学習モデル開発プロジェクトの進め方 Markdown YouTube
2 Environment Setup 機械学習モデルの開発環境を構築する Open in SageMaker Studio Lab YouTube
3 Business Understanding 機械学習の価値を計算する Open in SageMaker Studio Lab YouTube
4 Analyze データから価値を創出できるか診断する Open in SageMaker Studio Lab YouTube
5 Prepare 診断結果に基づきデータを充足する Open in SageMaker Studio Lab (Comming Soon)
6 Preprocess 機械学習モデルが認識しやすいデータにする Open in SageMaker Studio Lab (Comming Soon)
7 Train 機械学習モデルを学習する Open in SageMaker Studio Lab (Comming Soon)
8 Test 機械学習モデルを評価する Open in SageMaker Studio Lab (Comming Soon)
9 Ending 機械学習モデルの開発から運用へ Markdown (Comming Soon)

Customer Use Cases

(Comming Soon)

Issueから、ハンズオンを利用した事例をご連絡ください!

Support

ハンズオンコンテンツについてのご要望や質問を歓迎します!事前に CONTRIBUTINGに目を通して頂ければ幸いです。

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MIT-0 License

About

機械学習モデルをビジネスに活用する方法を学ぶワークショップ

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