The Machine Learning Pipeline on AWS
Découvrez comment utiliser le pipeline de Machine Learning (ML) pour résoudre un problème métier réel
Ce cours montre comment utiliser le pipeline de Machine Learning (ML) pour résoudre un problème métier réel dans un environnement d'apprentissage basé sur un projet. Les étudiants en apprendront davantage sur chaque phase du pipeline grâce à des présentations et des démonstrations. Ils appliqueront ensuite ces connaissances pour résoudre l'un des trois problèmes métiers suivants : détection de fraude, moteurs de recommandation ou retards de vol. À la fin du cours, les étudiants auront créé, formé, évalué, ajusté et déployé un modèle ML à l'aide d'Amazon SageMaker pour résoudre le problème métier sélectionné.
Vous apprendrez à :
- Choisir la méthode ML appropriée pour un problème métier donné et justifier votre choix
- Utiliser le pipeline ML pour résoudre un problème métier spécifique
- Former, évaluer, déployer et ajuster un modèle ML dans Amazon SageMaker
- Adopter les meilleures pratiques de conception de pipelines ML évolutifs, optimisés en termes de coûts et sécurisés dans AWS
À qui s'adresse ce cours ?
- Développeurs
- Architectes de solutions
- Ingénieurs de données
- Toute personne ayant peu ou pas d'expérience avec le ML et souhaitant en savoir plus sur la conception d’un pipeline ML via Amazon SageMaker
Expériences requises :
- Connaissance de base du langage de programmation Python
- Compréhension de base de l'infrastructure du Cloud AWS (Amazon S3 et Amazon CloudWatch)
- Expérience de base d’un environnement de notebook Jupyter
Présentation du cours
Niveau : intermédiaire
Type : en classe (en présentiel et à distance)
Durée : 4 jours
Langues disponibles
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