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Plan du cours
Fondamentaux d’Azure Machine Learning
- Vue d’ensemble des fonctionnalités et de l’architecture d’AML
- Vue d’ensemble d’un workflow de bout en bout dans AML (pipelines Azure ML)
- Navigation dans Azure Machine Learning Studio
Préparation des données et modélisation
- Préparation des données
- Conception d’un modèle
- Entraînement et test d’un modèle
Évaluation du modèle et robustesse
- Métriques de validation pour les modèles ML
- Gestion et prévention du surajustement (overfitting)
Gestion et déploiement des modèles
- Enregistrement d’un modèle entraîné
- Création d’une image de modèle
- Déploiement d’un modèle
Initiation à l’API OpenAI sur Azure
- Introduction à l’API OpenAI
- Configuration de l’API et authentification
Récupération et intégration aux applications
- Documents avec AI Search
- Intégration des modèles OpenAI dans les applications
Personnalisation et pratiques de production
- Fine-tuning / personnalisation des modèles
- Meilleures pratiques en production
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension de Python et des concepts de base du machine learning
- Expérience avec les APIs REST ou les SDKs
- Connaissance de base des services Azure
Public cible
- Scientifiques des données et ingénieurs en apprentissage automatique
- Développeurs d’applications créant des fonctionnalités IA
- Chefs techniques et architectes de solutions
14 Heures
