このコースでは、機械学習 (ML) がビジネス上の問題に対する適切な解決策であるかどうかを判断する要件を示します。
• コースレベル : 基礎
• 演習時間: 30 分
アクティビティ
このコースは、プレゼンテーション、動画、および知識の認定テストで構成されています。
コースの目標
このコースでは、以下について学習します。
• ML プロジェクトを成功させるためのデータ、時間、および本番稼働に向けた要件を特定する
対象者
このコースは以下のような方を対象としています。
• ML プロジェクトに関与する、または関与する可能性のある技術系以外のビジネスリーダー、およびその他のビジネス意思決定者
• AWS Machine Learning Embark プログラム、および Machine Learning Solutions Lab (MLSL) ディスカバリーワークショップの参加者
前提条件
このコースを受講するにあたり、次の前提条件を満たしておくことをお勧めします。
• 機械学習入門: 可能性を実行する技術
コースの概要
モジュール 1: 抱えている問題に対するソリューションとして機械学習が適しているか
• ML がビジネス上の問題に対して適切な解決策であるかどうかを判断する方法を解説
モジュール 2: 機械学習のためにデータの準備ができているか
• ML で利用できるデータを確立するためのプロセスについての説明
モジュール 3: 機械学習がプロジェクトのタイムラインに与える影響について
• ML がプロジェクトのタイムラインにどのような影響を与えるかについての説明
モジュール 4: デプロイの初期段階で確認すべき事項
• ML のデプロイで考慮すべき問題点を特定
モジュール 5: まとめ
