我在 AWS AI 的第一步：我如何获得 Machine Learning Foundations 徽章

Source: Dev.to

从硬件到机器学习

作为一名专注于服务器、WAN 网络和数据库管理的专家，我一直认为基础设施是任何技术解决方案的根基。然而，IT 管理的未来正向智能自动化转变。因此，我决定探索机器学习（ML）如何在云环境中实现集成。

最近，我完成了 AWS Educate 的机器学习基础课程，这段经历让我对云端数据处理有了更广阔的视野。

我在这个项目中学到了什么？

课程并不仅限于理论，而是侧重于使用 AWS 工作流解决真实的业务问题。我强化的关键要点包括：

• 机器学习基础概念：了解监督学习、无监督学习和强化学习之间的区别。
• AWS 工作流：从数据准备到模型训练和部署，学习如何识别哪些 AWS 服务（如 Amazon SageMaker）适用于每个阶段。
• 业务问题解决：分析企业挑战，判断机器学习是否是解决该问题的正确工具。

为什么对基础设施专家有意义？

很多人会问，网络和服务器管理员为何要涉足机器学习。答案很简单：智能混合云。将机器学习模型集成进来可以实现：

• 预测性维护：在服务器（物理或虚拟）出现故障之前进行预警。
• 高级安全：识别 VPN 主干中异常流量模式，及时发现潜在安全漏洞。
• 资源优化：根据历史需求模式自动调整计算资源容量。

结论与下一步

我在 7 月 29 日获得此徽章仅是起点。接下来，我的目标是将所学应用于日常基础设施的效率提升。通往 AWS 云的道路充满激情和机遇，尤其对来自硬件和本地网络领域的朋友们而言。

如果你正考虑开启云之旅，AWS Educate 是一个提供坚实基础的绝佳平台，帮助你迈出第一步。