Detect Anomalies in Game Transactions with ML and Sagemaker (Spanish)

Detect Anomalies in Game Transactions with ML and Sagemaker (Spanish)

AWS LIS-AWSII-6219

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Descripción del cursoLos estudios de juegos que crean y gestionan varios juegos tienden a rehacer gran parte de la validación en el lado del servidor de los datos transaccionales que reciben de clientes de juegos. Este curso abarca el uso de un modelo central (o varios modelos por juego) para delegar el procesamiento del servidor y mejorar el tiempo de respuesta del servidor. El curso revisa las diferentes anomalías relacionadas con los datos de transacciones de juegos y cómo el machine learning (ML) puede ayudar a realizar validaciones.Nota: Este curso tiene transcripciones o subtítulos localizados. La narración está en inglés.Objetivos del cursoEste curso está diseñado para enseñarle a hacer lo siguiente: • comprender las transacciones de juegos y los datos asociados • reconocer anomalías en las transacciones de juegos • revisar datos de informes de juegos de ejemplo • comprender la arquitectura del machine learning para realizar validacionesDestinatarios previstosEste curso está dirigido a los siguientes destinatarios: • desarrolladores de juegos • analistas de datos que trabajan con transacciones de juegosRequisitos previosRecomendamos que los asistentes a este curso cuenten con los siguientes recursos: • conocimientos acerca de conceptos básicos en torno a los juegos • conocimientos básicos acerca del machine learningEsquema del curso • Transacciones de juegos • Anomalías • Datos de informes de juegos • Forma en que ML puede ayudar • Demostración
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