Mise en route

Amazon SageMaker est un service modulaire entièrement géré permettant aux développeurs et aux spécialistes des données de créer, former et déployer des modèles de Machine Learning à n’importe quelle échelle. Démarrez avec ces ressources pour développeurs afin de passer rapidement de la conceptualisation à la production.

Présentation d'Amazon SageMaker

Découvrez comment créer, former et déployer des modules d’Amazon SageMaker.

Amazon SageMaker (1:03)

GUIDE DU DÉVELOPPEUR


Veuillez suivre le guide étape par étape pour rapidement commencer à utiliser Amazon SageMaker.

DIDACTICIEL


Découvrez comment démarrer avec Amazon SageMaker en 10 minutes.

Création de modèles de Machine Learning

Utilisez le module Création de SageMaker pour collecter et préparer les données de formation, accéder aux blocs-notes précréés et utiliser les algorithmes haute performance intégrés.

GUIDE DU DÉVELOPPEUR


Découvrez comment créer un modèle à partir des étapes et des ressources contenues dans ce guide.

GUIDE DU DÉVELOPPEUR


Suivez ce guide pour commencer à utiliser les instances de blocs-notes, précréées et entièrement gérées avec Amazon SageMaker.

BLOG


Lisez ce blog pour découvrir comment utiliser les flux de travail courants via les instances de blocs-notes Amazon SageMaker.

ATELIER PRATIQUE


Accédez à un vaste référentiel de blocs-notes SageMaker sur GitHub.

ATELIER PRATIQUE


Utilisez les algorithmes intégrés sur Amazon SageMaker, plus rapides et plus avantageux en termes de coûts que les produits concurrents populaires.

WEBINAIRE


Cette présentation technique à la demande vous montre comment créer des applications intelligentes à l’aide d’Amazon SageMaker et d’autres services AWS.

Formation et ajustement de vos modèles de Machine Learning

Utilisez le module Formation pour configurer des environnements de formation en un clic et optimiser votre modèle via l’ajustement automatique de modules.

GUIDE DU DÉVELOPPEUR


Découvrez un aperçu de la procédure de formation de modèles de Machine Learning avec Amazon SageMaker.

GUIDE DU DÉVELOPPEUR


Découvrez comment former de manière incrémentielle un modèle de Machine Learning pour gagner en temps et en ressources.

GUIDE DU DÉVELOPPEUR


Suivez les étapes détaillées pour ajuster votre modèle avec un niveau maximal de précision via l’ajustement automatique de modèles. Vous pouvez trouver la meilleure version de votre modèle en exécutant automatiquement plusieurs tâches de formation à l’aide des algorithmes de votre choix et de plages d’hyperparamètres dédiées auxdits algorithmes.

ATELIER PRATIQUE


Essayez les exemples ci-dessous visant à utiliser l’ajustement d'hyperparamètres sur différents algorithmes et cadres de Deep Learning.

BLOG


Découvrez comment ajuster automatiquement les valeurs des hyperparamètres d’un algorithme dans votre modèle de Machine Learning pour obtenir des prévisions ultraprécises.

WEBINAIRE


Cette présentation technique à la demande vous apprend à former des modèles de Machine Learning basés sur TensorFlow. Apprenez comment combiner à la perfection TensorFlow et Amazon SageMaker pour accélérer la formation de vos modèles de Machine Learning et les envoyer en production.

Déploiement de modèles de Machine Learning

Utilisez le module Déploiement pour déployer vos modèles de Machine Learning en production en un clic.

GUIDE DU DÉVELOPPEUR


Suivez le guide étape par étape pour déployer des modèles de Machine Learning sur une infrastructure aux performances maximales.

GUIDE DU DÉVELOPPEUR


Maîtrisez les bonnes pratiques de déploiement de modèles de Machine Learning à l’échelle via Amazon SageMaker.

ATELIER PRATIQUE


Suivez les exemples disponibles sur GitHub afin d’utiliser Amazon SageMaker et AWS Step Functions pour automatiser la création, la formation et le déploiement de modèles personnalisés de Machine Learning.

BLOG


Découvrez comment utiliser les fonctionnalités de déploiement de SageMaker, y compris les tests A/B et Auto Scaling, pour générer des performances élevées et une haute disponibilité pour vos modèles de Machine Learning.

WEBINAIRE


Cette présentation technique à la demande vous en apprendra plus sur le cycle de vie du Machine Learning, les bonnes pratiques d’utilisation d’Amazon SageMaker dans votre entreprise et comment intégrer Amazon SageMaker à d’autres services AWS.

Ressources supplémentaires

Kits SDK

Utilisez des API adaptées à votre langage ou votre plateforme de programmation pour simplifier l’utilisation d’Amazon SageMaker dans vos applications.

Nouveautés

Les nouvelles annonces sont des résumés généraux de haut niveau de lancements et de mises à jour des fonctionnalités. Lisez les mises à jour spécifiques d’Amazon SageMaker et d'autres annonces AWS.

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En savoir plus sur les fonctionnalités d'Amazon SageMaker

Consultez la page des fonctionnalités.
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