Plan du cours

Introduction

  • Comprendre l'apprentissage automatique avec SageMaker
  • Algorithmes d'apprentissage automatique

Présentation des fonctionnalités de AWS SageMaker

  • AWS et le cloud computing
  • Développement de modèles

Configuration de AWS SageMaker

  • Création d'un compte AWS
  • Utilisateur et groupe administrateur IAM

Se familiariser avec SageMaker Studio

  • Présentation de l'interface utilisateur
  • Carnets de notes Studio

Préparation des données à l'aide des blocs-notes Jupyter

  • Notebooks et bibliothèques
  • Création d'une instance de notebook

Entraîner un modèle avec SageMaker

  • Jobs d'entraînement et algorithmes
  • Entraînements parallèles aux données et aux modèles
  • Analyse des biais post-entraînement

Déploiement d'un modèle dans SageMaker

  • Registre des modèles et moniteur de modèles
  • Compilation et déploiement de modèles avec Neo
  • Evaluation de la performance des modèles

Nettoyage des ressources

  • Suppression des points de terminaison
  • Suppression des instances de notebook

Résolution des problèmes

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience dans le développement d'applications
  • Familiarité avec la console Amazon Web Services (AWS).

Audience

  • Scientifiques des données
  • Développeurs
 21 heures

Nombre de participants


Prix par participant

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