Ingénieur certifié en apprentissage automatique AWS - Associé (MLA-C01) : Développement de modèles ML

Aperçu

AWS has a broad range of machine learning services to help businesses approach complex problems. In this course, AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01):

ML Model Development, you’ll learn to navigate these services and select the approach that is most appropriate for your machine learning (ML) solutions.

First, you’ll explore AWS managed ML and AI services that are purpose-built for specific use cases. Next, you’ll discover built-in algorithms to tackle more complex ML challenges using Amazon SageMaker.

Finally, you’ll learn how to monitor your models and make adjustments throughout training. When you’re finished with this course, you’ll have the skills and knowledge of machine learning engineering on AWS needed to pass this domain of the exam.

Programme

• Introduction aux services de Machine Learning d'AWS
Aperçu des offres de Machine Learning d'AWS
Identifier les services AWS adaptés aux solutions ML
• Services gérés de ML et d'IA d'AWS
Amazon Rekognition
Amazon Comprehend
Amazon Polly
Amazon Lex
Cas d'utilisation et exemples
• Amazon SageMaker
Configuration de l'environnement Amazon SageMaker
SageMaker Studio et Notebooks
Algorithmes intégrés
Apprentissage Linéaire
XGBoost
Regroupement K-Means
Optimisation des hyperparamètres
• Construction et entraînement de modèles ML
Préparation et traitement des données
Ingénierie des caractéristiques sur AWS
Entraînement des modèles dans SageMaker
Entraînement distribué avec SageMaker
• Évaluation et déploiement des modèles
Évaluer la performance des modèles
Test A/B et validation des modèles
Déploiement des modèles avec Amazon SageMaker Endpoints
• Surveillance et maintenance
Surveillance des modèles avec Amazon SageMaker Model Monitor
Automatisation de la ré-entraînement et du déploiement avec les pipelines
Gestion de la dérive des modèles et ré-entraînement
• Préparation aux examens
Révision des concepts clés
Stratégies d'examen et questions pratiques
Ressources supplémentaires pour l'étude
• Conclusion et prochaines étapes
Résumé des services de ML AWS
Chemins d'apprentissage avancés dans le Machine Learning AWS

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Enseigné par

David Blocher

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Matières

Programming