Optimize ML Models and Deploy Human-in-the-Loop Pipelines

via Coursera

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Découvrez comment améliorer l'efficacité de vos modèles d'apprentissage automatique avec le troisième volet de la Spécialisation en science des données pratiques sur Coursera. Ce cours se concentre sur l'optimisation des flux de travail en apprentissage automatique à travers l'amélioration de la performance, la réduction des coûts, et l'intégration de l'intelligence humaine. Apprenez comment affiner vos classificateurs de texte avec le Réglage Hyper-paramètre d'Amazon SageMaker, et déployez des tests A/B ambitieux pour surveiller la performance des prédictions en temps réel entre les modèles. Le cours introduit également des stratégies pour mettre à l'échelle le modèle le plus réussi sans effort en utilisant l'Hébergement Amazon SageMaker.

De plus, le cours vous enseigne comment mettre en place une pipeline avec intervention humaine en utilisant l'IA Augmentée Amazon et Amazon SageMaker Ground Truth, visant à corriger les mauvaises classifications et à créer de nouvelles données d'entraînement précieuses. Avec une exploration approfondie de la Science des Données Pratiques, vous êtes préparé à gérer de grands ensembles de données provenant de sources variées et à tirer parti de la scalabilité et de la flexibilité des environnements cloud—des aspects clés lors de la manipulation de projets de science des données volumineux.

Proposé par Coursera et conçu pour les développeurs, scientifiques et analystes centrés sur les données qui sont familiers avec Python et SQL, cette spécialisation vous dote des compétences nécessaires pour construire, entraîner et gérer des pipelines ML évolutifs. Elle est particulièrement adaptée à ceux qui cherchent à implémenter des processus automatisés et améliorés par l'humain au sein du cloud AWS. Acquérez une expertise pratique et naviguez efficacement à travers les défis du flux de travail en apprentissage automatique avec cette spécialisation orientée vers l'Apprentissage Automatique et les Services Web Amazon (AWS).