AWS Machine Learning Engineering : SageMaker et flux de travail MLOps

Passer de l'entraînement d'un modèle de machine learning sur votre machine locale au déploiement dans un environnement cloud fiable et évolutif peut être un grand pas. Ce cours comble ce fossé en vous initiant à l'ingénierie du machine learning basée sur le cloud sur AWS. Vous apprendrez à prendre des modèles entraînés, à les déployer sur des points de terminaison de production et à automatiser le cycle de vie complet. En comprenant les concepts clés du cloud et les meilleures pratiques MLOps, vous passerez d'un data scientist ou développeur à un praticien du machine learning cloud capable de gérer des systèmes de qualité production. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning cloud et les services AWS clés. - Déployer des modèles de machine learning sur des points de terminaison évolutifs à l'aide d'AWS SageMaker. - Automatiser les flux de travail et les pipelines de machine learning à l'aide d'AWS Step Functions et Lambda. - Mettre en œuvre des pratiques MLOps modernes, y compris la conteneurisation de base et la surveillance des modèles. - Configurer des architectures d'inférence sans serveur sécurisées et rentables pour les prédictions en temps réel. En commençant par la terminologie essentielle, vous progresserez à travers des leçons textuelles structurées et des exemples de code qui vous guideront du déploiement de modèles de base à l'orchestration de pipelines entièrement automatisés. Ce cours est conçu pour les débutants en ingénierie cloud, les data scientists cherchant à opérationnaliser leurs modèles et les développeurs de logiciels passant à des rôles de machine learning, ne nécessitant aucune expérience préalable d'AWS. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les bases de l'ingénierie moderne du machine learning cloud.