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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
Nos clients témoignent (3)
Le formateur maîtrisait bien les concepts
Josheel - Verizon Connect
Formation - Amazon Redshift
Traduction automatique
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Formation - AWS Lambda for Developers
IOT applications