Machine Learning avec AWS - Introduction à Amazon SageMaker et autres outils de ML
Durée: 0 h 59 min
Nombre de leçons: 40
Rubrique: Préparez vos certifications Amazon Cloud
Contenu de la Formation
Le programme de formation sur le Machine Learning avec AWS offre une exploration approfondie des outils et techniques disponibles sur la plateforme AWS pour développer, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning. Voici une synthèse des points abordés :
Le programme commence par une introduction aux principes fondamentaux du Machine Learning et à l'écosystème AWS dédié au ML, mettant en avant les avantages d'utiliser AWS pour ces projets. Les participants découvrent ensuite Amazon SageMaker, ses fonctionnalités principales, et les environnements de développement disponibles pour créer et entraîner des modèles.
La préparation des données est abordée en détail, avec des modules sur la collecte, le stockage, la transformation et le nettoyage des données à l'aide d'AWS Glue. Le programme couvre également le processus d'entraînement des modèles sur SageMaker, y compris le choix des algorithmes, l'optimisation des hyperparamètres et l'amélioration des performances.
L'évaluation et la validation des modèles sont des étapes cruciales du programme, où les participants apprennent à utiliser diverses techniques et métriques pour assurer la robustesse de leurs modèles. Le déploiement des modèles est également abordé, avec des options de déploiement, la surveillance en production et les stratégies de maintenance.
Le programme explore des outils supplémentaires pour le Machine Learning sur AWS, tels que Rekognition, Comprehend, Translate, Personalize et Forecast, et leur application dans divers cas d'utilisation. La sécurité et la conformité des données de Machine Learning sont également abordées, avec un accent sur la sécurisation des données et la gestion des accès.
Enfin, le programme conclut avec des études de cas pratiques utilisant Amazon SageMaker, des exemples d'applications industrielles, et des conseils pour approfondir les compétences acquises.
Objectifs Pédagogiques
À la fin de cette formation, les apprenants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux du Machine Learning et l'écosystème AWS.
- Utiliser Amazon SageMaker pour développer, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning.
- Préparer et gérer des jeux de données pour le Machine Learning sur AWS.
- Évaluer et valider des modèles de Machine Learning avec des techniques et métriques appropriées.
- Déployer des modèles en production et assurer leur surveillance et maintenance.
- Utiliser des outils AWS supplémentaires pour des applications spécifiques de Machine Learning.
- Assurer la sécurité et la conformité des données de Machine Learning sur AWS.
Conditions d'Admission
Pour être admis à ce programme, les candidats doivent remplir les conditions suivantes :
- Aucun prérequis académique spécifique n'est nécessaire.
- Aucun entretien de sélection n'est requis.
Modalités de Formation
Le programme proposé par Learnr est conçu comme une autoformation, permettant à chacun d'apprendre à son rythme. Les cours sont accessibles en ligne 24h/24 et 7j/7, offrant une flexibilité totale pour s'adapter aux emplois du temps variés des apprenants.
1. Introduction au Machine Learning sur AWS
1.1. Principes fondamentaux du Machine Learning
1.2. Présentation de l’écosystème AWS pour le ML
1.3. Les avantages de l'utilisation d'AWS pour le Machine Learning
2. Introduction à Amazon SageMaker
2.1. Fonctionnalités principales d'Amazon SageMaker
2.2. Environnements de développement et notebooks SageMaker
2.3. Options d'entraînement de modèles sur SageMaker
3. Préparation des données pour le Machine Learning
3.1. Collecte et stockage des données sur AWS
3.2. Transformation et nettoyage des données avec AWS Glue
3.3. Gestion des jeux de données pour le Machine Learning
4. Entraînement des modèles avec Amazon SageMaker
4.1. Processus d'entraînement de modèles
4.2. Choix des algorithmes et optimisation
4.3. Hyperparameter tuning et optimisation des performances
5. Évaluation et validation des modèles
5.1. Techniques d'évaluation des modèles sur SageMaker
5.2. Métriques de performance et ajustements
5.3. Validation croisée et tests de robustesse
6. Déploiement de modèles sur AWS
6.1. Options de déploiement avec SageMaker
6.2. Surveillance des modèles en production
6.3. Maintenance et mise à jour des modèles
7. Outils supplémentaires pour le Machine Learning sur AWS
7.1. Introduction à AWS Rekognition, Comprehend et Translate
7.2. Utilisation d'AWS Personalize pour des recommandations
7.3. AWS Forecast pour la prévision et l'analyse de séries temporelles
8. Sécurité et conformité dans le Machine Learning sur AWS
8.1. Sécurisation des données de Machine Learning
8.2. Règles de conformité AWS pour le Machine Learning
8.3. Contrôle d’accès et gestion des identités
9. Cas pratiques et études de cas avec Amazon SageMaker
9.1. Exemples d’applications industrielles du Machine Learning
9.2. Étude de cas : Analyse de sentiments avec SageMaker
9.3. Étude de cas : Détection d'anomalies en temps réel
10. Conclusion et ressources supplémentaires
10.1. Récapitulatif des apprentissages clés
10.2. Conseils pour aller plus loin avec Amazon SageMaker
10.3. Bibliographie et ressources recommandées