Dans ce cours sur le machine learning, vous découvrirez le cycle de vie du machine learning et comment utiliser les services AWS à chaque étape. En outre, vous découvrirez les diverses sources de modèles de machine learning et apprendrez des techniques pour évaluer leurs performances. Vous comprendrez également l'importance des opérations de machine learning (MLOps) pour optimiser le développement et le déploiement de vos projets de machine learning.
- Niveau du cours : notions fondamentales.
- Durée : 1 heure.
Activités
Ce cours comprend des éléments interactifs, des instructions textuelles, des graphiques illustratifs et des vérifications des connaissances.
Objectifs
- Décrire les composants du cycle de vie du machine learning.
- Identifier les services et fonctionnalités AWS pertinents pour chaque étape du cycle de vie du machine learning.
- Expliquer les types de données utilisés pour entraîner des modèles d'intelligence artificielle (IA).
- Comprendre les sources des modèles de machine learning.
- Comprendre les mesures de performance des modèles.
- Décrire les méthodes d'utilisation d'un modèle en production.
- Comprendre les concepts fondamentaux des MLOps.
Public visé
- Personnes intéressées par le machine learning et l'intelligence artificielle, quel que soit le poste
Connaissances préalables recommandées
Le développement de solutions de machine learning fait partie d'une série visant à établir les bases de l'intelligence artificielle, du machine learning et de l'IA générative. Si ce n'est pas déjà fait, il est recommandé de suivre ces deux cours : « Notions fondamentales du machine learning et de l'intelligence artificielle » et « Exploration des cas d'utilisation et des applications de l'intelligence artificielle ».
