Solutions d'apprentissage automatique AWS : Du cycle de vie à l'MLOps

La construction de systèmes d'apprentissage automatique réussis nécessite plus que la simple formation d'un modèle ; elle exige une approche structurée de l'ensemble du cycle de vie, de la préparation des données à la surveillance en production. Ce cours vous guide dans la conception, le déploiement et la gestion de solutions d'apprentissage automatique robustes sur AWS. Vous passerez de la compréhension de la théorie de base du ML à la structuration de pipelines prêts pour la production. Vous apprendrez à sélectionner les services AWS appropriés pour chaque étape du cycle de vie du développement, à évaluer avec précision les performances des modèles et à mettre en œuvre des pratiques MLOps fondamentales pour assurer le bon fonctionnement de vos systèmes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les phases fondamentales du cycle de vie de l'apprentissage automatique, de l'ingestion des données au déploiement du modèle. - Configurer les services AWS pour stocker les données, entraîner les modèles et héberger efficacement les points de terminaison (endpoints). - Évaluer les performances des modèles à l'aide de métriques clés et sélectionner les meilleurs algorithmes pour vos besoins métier. - Appliquer les principes MLOps modernes pour automatiser les pipelines et surveiller les modèles en production. - Explorer les paradigmes modernes de l'apprentissage automatique, y compris les modèles d'intégration pour les modèles de fondation (foundation models). Le cours commence par la terminologie essentielle et les concepts du cycle de vie avant de vous guider à travers des guides écrits structurés sur la formation, l'évaluation des modèles et l'automatisation des pipelines. Vous mettrez en pratique ces concepts au moyen de révisions conceptuelles et d'exercices écrits conçus pour renforcer votre confiance en ingénierie. Ce cours est conçu pour les aspirants ingénieurs cloud, les développeurs et les professionnels des données qui découvrent l'apprentissage automatique sur AWS. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique ou en architecture cloud n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à créer des flux de travail d'apprentissage automatique évolutifs et automatisés.