AWS Model Training, Optimization, and Deployment

Faire passer un modèle de machine learning d'un notebook local à un environnement de production fiable peut être un défi de taille. Ce cours vous guide étape par étape dans le processus d'entraînement, d'optimisation et de déploiement de modèles sur la plateforme cloud AWS. Grâce à des explications écrites claires et à des exemples de code pratiques, vous apprendrez à exploiter les services AWS pour construire des pipelines de machine learning évolutifs et rentables. Vous passerez de la compréhension des concepts cloud fondamentaux à la mise en œuvre de stratégies de déploiement réelles. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning et l'architecture AWS SageMaker ; - Entraîner des modèles efficacement en utilisant des algorithmes intégrés et des conteneurs personnalisés sur AWS ; - Optimiser les performances des modèles et réduire les coûts d'inférence en utilisant le réglage des hyperparamètres et la compilation de modèles ; - Déployer des modèles en production en utilisant des points de terminaison en temps réel, la transformation par lots et des options serverless ; - Mettre en œuvre des pratiques MLOps modernes, y compris la surveillance des modèles et la détection de dérive des données. Le cours commence par la terminologie clé et les services fondamentaux de machine learning AWS. Vous progresserez ensuite à travers la préparation des données, les configurations d'entraînement, les techniques d'optimisation et divers modèles de déploiement en production. Ce cours est conçu pour les aspirants ingénieurs en machine learning, les data scientists et les développeurs qui débutent sur AWS. Aucune expérience préalable en ingénierie cloud n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser le cycle de vie du machine learning sur AWS.