Plan du cours

Introduction

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

Présentation des fonctionnalités d'AWS SageMaker

  • AWS et l'informatique en nuage
  • Développement de modèles

Configuration de AWS SageMaker

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

Se familiariser avec SageMaker Studio

  • Aperçu de l'interface utilisateur
  • Carnets de notes du studio

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

  • Carnets de notes et bibliothèques
  • Création d'une instance de carnet de notes

Entraînement d'un modèle avec SageMaker

  • Travaux de formation et algorithmes
  • Entraînements parallèles aux données et aux modèles
  • Analyse des biais après l'entraînement

Déployer un modèle dans SageMaker

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

Nettoyage des ressources

  • Suppression de points d'extrémité
  • Suppression des instances de notebook

Dépannage

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience en matière de développement d'applications
  • Familiarité avec la console Amazon Web Services (AWS)

Audience

  • Data scientists
  • Développeurs
 21 heures

Nombre de participants


Prix par participant

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