Practical Data Science with Amazon Sagemaker

  • Formation officielle
  • Débutant
  • Intermédiaire
  • Avancé
  • Spécialité
  • Lieu : Paris et à distance
  • Durée : 1j
  • Horaire :
    09h30 17h30
  • Prochaine date :
    13 Sep 2022 13 Sep 2022 (en présentiel)

Description

Dans cette formation Practical Data Science with Amazon Sagemaker, vous apprendrez à résoudre un cas d’utilisation réel grâce au Machine Learning et à produire des résultats exploitables via Amazon SageMaker.

Mise à jour du contenu : 22/02/2022

Public visé

Développeurs
Spécialistes des données

Recommandations

Connaissance du langage de programmation Python
Compréhension de base du Machine Learning

  • Objectifs

    • Préparer un ensemble de données à des fins de formation
    • Entraîner et évaluer un modèle de Machine Learning
    • Ajuster automatiquement un modèle de Machine Learning
    • Préparer un modèle de Machine Learning pour la production
  • Programme

    • Partie 1
      • Machine Learning et intelligence artificielle
      • La challenge business et la préparation des jeux de données
      • Lab 1 : Parser les fonctionnalités pour cibler les variables
      • Lab 2 : Examiner les relations entre les attributs
      • Entraîner et évaluer un modèle
    •  Partie 2
      • Lab 3 : Finir la définition
      • Lab 4 : Définir les hyper paramètres
      • Lab 5 : Déployer le modèle
      • Régler automatiquement le modèle
      • Lab 6-9 : Réglage des travaux
      • Déployer le meilleur modèle à un point de terminaison, en test A/B et auto-scaling
    •  Partie 3
      • Préparation à la production
      • Lab 10-11 : Paramétrer AWS Auto-Scaling
      • Le coût relatif des erreurs
      • Architecture Amazon Sagemaker
      • Fonctionnalités Amazon Sagemaker

 


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Romain Gros

Training manager

Devoteam Revolve