Ingénierie du Machine Learning sur AWS : Développement de modèles et SageMaker

Passer de prototypes de machine learning locaux à des solutions cloud robustes et prêtes pour la production nécessite une approche structurée du développement de modèles. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux de l'ingénierie des systèmes de machine learning sur AWS. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour sélectionner les bons algorithmes, configurer les tâches d'entraînement, optimiser les performances des modèles et établir des pipelines de déploiement fiables dans le cloud. Ce que vous apprendrez : • Comprendre les services de machine learning AWS fondamentaux et les modèles architecturaux clés. • Sélectionner et configurer les algorithmes SageMaker pour diverses tâches de science des données. • Optimiser les performances des modèles en utilisant l'optimisation des hyperparamètres et des techniques d'entraînement distribué. • Déployer des modèles vers des points de terminaison de production en utilisant des options d'hébergement évolutives et rentables. • Mettre en œuvre des pratiques MLOps modernes, y compris la surveillance des modèles contre la dérive et l'automatisation des pipelines. • Pratiquer l'évaluation des métriques de modèles pour garantir des prédictions de haute qualité au fil du temps. Le cours commence par la terminologie essentielle, les fondements architecturaux et les concepts de sécurité sur AWS avant de passer aux stratégies d'entraînement, de réglage et de déploiement de modèles. Vous lirez des explications détaillées, analyserez des modèles architecturaux et travaillerez sur des scénarios pratiques conçus pour développer vos compétences. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs cloud, développeurs et praticiens des données qui découvrent les services de machine learning AWS, sans aucune expérience préalable en matière de déploiement cloud requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire vos bases en ingénierie du machine learning sur AWS.