Formation Amazon Web Services (AWS) SageMaker
[SageMaker est un service d'apprentissage automatique en nuage qui permet aux développeurs de construire, d'entraîner et de déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique à n'importe quelle échelle.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent créer et former des modèles d'apprentissage automatique pour les déployer dans des environnements d'hébergement prêts pour la production.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Utiliser des instances de notebook pour préparer et télécharger des données pour l'entraînement.
- Entraîner des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des ensembles de données d'entraînement.
- Déployer des modèles entraînés vers un point de terminaison pour créer des prédictions.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
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
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Amazon Web Services (AWS) SageMaker - Booking
Formation Amazon Web Services (AWS) SageMaker - Enquiry
Amazon Web Services (AWS) SageMaker - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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