Artwork

المحتوى المقدم من Felipe Flores. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Felipe Flores أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !

#211 Accelerating MLOps with Amazon SageMaker with Romina Sharifpour, Machine Learning Specialist at Amazon Web Services (AWS)

57:56
 
مشاركة
 

Manage episode 344693141 series 2310475
المحتوى المقدم من Felipe Flores. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Felipe Flores أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

In today’s episode, we have Romina Sharifpour, Machine Learning Specialist at Amazon Web Services (AWS).

Operationalising machine learning models, particularly scaling MLOps capability across teams within an organisation is a difficult feat.

Join Romina to find out how you can easily accelerate your MLOps journey using Amazon SageMaker Pipelines. You'll gain insights into how AWS customer Carsales keeps up with increased demand in building and productionising AI models, and their strategy to democratise AI across the whole development teams. This allows any developer to be a citizen data scientist and ML engineer by leveraging Amazon SageMaker.

Enjoy the show!

If you want to learn more about building modern applications on AWS and attend a virtual conference, just google “AWS Innovate” or click the link below.

https://aws.amazon.com/events/aws-innovate/apj/modern-apps/

Thank you to our sponsor, Talent Insights Group!

Join us in Melbourne for Scaling AI with MLOPS: https://www.datafuturology.com/mlops

Join our Slack Community: https://join.slack.com/t/datafuturologycircle/shared_invite/zt-z19cq4eq-ET6O49o2uySgvQWjM6a5ng

Read the full podcast episode summary here.

  continue reading

268 حلقات

Artwork
iconمشاركة
 
Manage episode 344693141 series 2310475
المحتوى المقدم من Felipe Flores. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Felipe Flores أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

In today’s episode, we have Romina Sharifpour, Machine Learning Specialist at Amazon Web Services (AWS).

Operationalising machine learning models, particularly scaling MLOps capability across teams within an organisation is a difficult feat.

Join Romina to find out how you can easily accelerate your MLOps journey using Amazon SageMaker Pipelines. You'll gain insights into how AWS customer Carsales keeps up with increased demand in building and productionising AI models, and their strategy to democratise AI across the whole development teams. This allows any developer to be a citizen data scientist and ML engineer by leveraging Amazon SageMaker.

Enjoy the show!

If you want to learn more about building modern applications on AWS and attend a virtual conference, just google “AWS Innovate” or click the link below.

https://aws.amazon.com/events/aws-innovate/apj/modern-apps/

Thank you to our sponsor, Talent Insights Group!

Join us in Melbourne for Scaling AI with MLOPS: https://www.datafuturology.com/mlops

Join our Slack Community: https://join.slack.com/t/datafuturologycircle/shared_invite/zt-z19cq4eq-ET6O49o2uySgvQWjM6a5ng

Read the full podcast episode summary here.

  continue reading

268 حلقات

كل الحلقات

×
 
Loading …

مرحبًا بك في مشغل أف ام!

يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.

 

دليل مرجعي سريع

حقوق الطبع والنشر 2025 | سياسة الخصوصية | شروط الخدمة | | حقوق النشر
استمع إلى هذا العرض أثناء الاستكشاف
تشغيل