เปิดประสบการณ์การพัฒนา Machine Learning / Artificial Intelligence ด้วยแพลตฟอร์มแบบครบวงจรกับ AWS (Building end-to-end Machine Learning Platform on AWS)

การสร้างแพลตฟอร์ม Machine Learning/Artificial Intelligence แบบ end-to-end อาจเป็นเรื่องยาก เนื่องจากต้องใช้แนวทางที่ครอบคลุม Machine learning pipelines ทั้งหมด ตั้งแต่ Data Ingestion, Data Preparation ไปจนถึง Model Training, การปรับ Tune Hyperparameter, การ Deployment และการ Monitoring

ในงานสัมมนานี้ จะพูดคุยกันเรื่อง Services บน Amazon Web Services (AWS) ที่สามารถใช้สร้าง Machine Learning Platform (ML) เต็มรูปแบบบน AWS Cloud โดยกล่าวถึงประโยชน์และความคุ้มค่า ของการใช้ AWS สำหรับ ML ซึ่งมีความสามารถที่หลากหลายบนแพลตฟอร์ม นอกจากนี้ เราจะพูดถึงแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการจัดการปริมาณงาน ML บน AWS และเรื่องราวความสำเร็จของการใช้งานจากลูกค้าทั่วโลก นอกจากนั้น ในงานสัมมนายังได้กล่าวถึงความยืดหยุ่นในการ Integrate SageMaker เข้ากับ Workload ที่ในองค์กรที่มีอยู่ (เช่น การ Train Model ในเครื่อง server on premise และ host model on Cloud) และวิธีที่ AWS Cloud รองรับการปรับใช้งาน Local Model อีกด้วย (WangchanBERTa)