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Formations DevOps MLOPS Formation Amazon SageMaker : Le Machine Learning sur AWS

Formation Amazon SageMaker : Le Machine Learning sur AWS

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formation sagemaker
Prix 1790€ HT / personne
Durée 2 jours (14 heures)

Paris | Classe Virtuelle

Il ne reste que quelques places
Cafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Aide au Financement 4000€ de Bonus Atlas en CPF

Présentation

Apprenez à déployer vos modèles de Machine Learning sur le cloud Amazon grâce à notre formation Amazon SageMaker.

Notre programme de cours vous présentera le Machine Learning (supervisé, non supervisé et par renforcement) et ses bénéfices pour votre entreprise. Nous vous guiderons dans la préparation et la transformation de vos données depuis l’interface de SageMaker Studio.

Nous vous enseignerons à entrainement, mais aussi à l’évaluation de vos modèles ML, du choix des algorithmes, de la configuration d’instances d’entraînement jusqu’à l’interprétation des résultats. Notre programme comprend par ailleurs l’utilisation de CodeWhisperer pour l’optimisation de votre code.

À l’issue de cette formation, vous saurez déployer et monitorer vos modèles d’apprentissage sur le cloud d’Amazon. Vous bénéficierez de workflows de livraisons rapides grâce à l’implémentation du MLOps.

 

Objectifs

  • Comprendre les avantages et les limites d’Amazon SageMaker
  • Maîtriser les techniques de préparation des données avec Amazon SageMaker Studio
  • Déployer ses modèles de Machine Learning sur AWS
  • Savoir monitorer et interpréter ses résultats

 

Public visé

  • Data Scientists
  • DevOps
  • Développeurs d’application
  • Data engineers
  • Ingénieurs IA

 

Pré-requis

  • Connaissances basiques en Python
  • Connaissances en Machine Learning
  • Savoir utiliser le service cloud d’Amazon ou avoir suivi notre formation AWS

 

Pré-requis techniques

  • Avoir un compte Amazon avec les fonctionnalités SageMaker et CodeWhisperer
  • Python installé

PROGRAMME DE NOTRE FORMATION AMAZON SAGEMAKER

 

INTRODUCTION À AMAZON SAGEMAKER

  • Présentation du Machine Learning
  • Présentation d’Amazon SageMaker
  • Les avantages d’Amazon SageMaker et ses limites
  • Les différents types d’apprentissage :
    • Supervisé
    • Non supervisé
    • Par renforcement
  • Adapter les problématiques ML en fonction de vos besoins
  • Présentation de l’interface Amazon SageMaker Studio

 

PRÉPARATION ET EXPLORATION DES DONNÉES

  • L’importance de l’analyse et de la préparation des données
  • Les bonnes pratiques de nettoyage
  • Manipuler ses données avec Amazon SageMaker Studio
  • Utiliser les notebooks
  • Préparation des données avec SageMaker Data Wrangler
  • Data visualisation
  • Analyse de données

 

ENTRAÎNEMENT ET ÉVALUATION DES MODÈLES

  • Présentation du workflow ML
  • Quel algorithme choisir ?
  • Configurer ses instances d’entraînement
  • Gestion des ressources
  • Techniques d’évaluation de modèles
  • Interprétation des résultats
  • Amazon CodeWhisperer pour l’optimisation du code

 

DÉPLOIEMENT ET MONITORING

  • Stratégies de déploiement de modèles ML en production
  • Déploiement de modèles vers des points de terminaison en temps réel
  • Monitoring avec Amazon SageMaker Model Monitor
  • Gestion des versions et mise à jour
  • Bonnes pratiques pour le test et le déploiement continu

 

AUTOMATISATION

  • Automatisation des workflows ML à l’aide de SageMaker Pipelines
  • Introduction à SageMaker Feature Store
  • SageMaker Clarify
    • Qu’est-ce que SageMaker Clarify ?
    • Évaluer ses modèles
    • Détection des biais
  • Comprendre et appliquer le MLOps
  • Les bonnes pratiques du MLOps
  • Études de cas

Pour aller plus loin

Formation Tensorflow

Formation Azure Machine Learning

Formation Vertex AI

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

Nos Formateurs Référents

Romain

Romain

J’aide les entreprises à construire une Stratégie Data à court et moyen terme en identifiant pour quels enjeux la data peut avoir une contribution significative. Ma double expérience en développement d’entreprise et en développement informatique me permet de dialoguer en même temps avec les dirigeants d’entreprise et les équipes techniques.

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