Formation Le Machine Learning Pipeline sur AWS (ML-PIPE).
Score de satisfaction : 4.65/5
Durée :
4 jours
25/02/2025 à Distance
numero vert : 0805 950 800 (service et appel gratuits)
à partir de
3200 €HT

Référence :
SF34221
Durée :
4 jours

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Ce stage comprend
 28 heures de formation
Support de cours numérique
Pauses et snacks à volonté
Prise en charge OPCO possible

Formation Le Machine Learning Pipeline sur AWS (ML-PIPE).

Maîtrisez l’automatisation des pipelines de machine learning sur AWS et optimisez vos modèles à grande échelle avec notre formation certifiante de 4 jours !

Cette formation vous apprend à concevoir, déployer et automatiser des pipelines de machine learning sur AWS. Vous explorerez les bonnes pratiques pour préparer, entraîner et déployer des modèles à grande échelle en utilisant des services comme Amazon SageMaker, S3 et CloudWatch. À travers des exercices pratiques, vous apprendrez à optimiser vos workflows ML, à surveiller vos modèles et à automatiser les tâches répétitives pour améliorer l’efficacité et la fiabilité de vos projets d’apprentissage automatique. Cette formation prépare à la certification AWS Certified Machine Learning – Specialty.

Objectifs pédagogiques.

1Identifier et justifier l’approche de machine learning adaptée à un problème métier.

2Utiliser un pipeline ML pour résoudre un cas concret.

3Entraîner, évaluer, déployer et optimiser un modèle avec Amazon SageMaker.

4Concevoir des pipelines ML évolutifs, sécurisés et optimisés en termes de coûts sur AWS.

5Appliquer le machine learning à un projet professionnel après la formation.

Public :
Prérequis : Les participants sont encouragés à avoir des bases en programmation Python, une compréhension générale de l’infrastructure cloud AWS (notamment Amazon S3 et Amazon CloudWatch) ainsi qu’une première expérience avec un environnement de notebook Jupyter.
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Programme de formation Le Machine Learning Pipeline sur AWS (ML-PIPE).

Plan du cours

Module 1 : Introduction à l’apprentissage automatique et au pipeline ML

Module 2 : Présentation d’Amazon SageMaker

Module 3 : Formulation du problème

Module 4 : Prétraitement

Module 5 : Formation sur modèle

Module 6 : Évaluation du modèle

Module 7 : Ingénierie des fonctionnalités et réglage du modèle

Module 8 : Déploiement

Notre charte qualité et éthique.

A travers sa Charte Engagement Qualité, Sparks s’engage à tout mettre en œuvre pour que chaque session de formation soit un succès et que votre satisfaction soit totale.

Amandine de Sparks
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