Dans MLOps (Machine Learning Operations) Platforms : Amazon SageMaker et Azure ML, vous apprendrez les compétences nécessaires pour construire, former et déployer des solutions d'apprentissage automatique dans un environnement de production à l'aide de deux plateformes cloud de premier plan : Amazon Web Services (AWS) et Microsoft Azure. Ce cours est également une excellente ressource pour les personnes qui cherchent à se préparer aux certifications d'apprentissage automatique AWS ou Azure ou qui travaillent (ou cherchent à travailler) en tant que scientifiques de données, ingénieurs logiciels, développeurs de logiciels, analystes de données ou autres rôles qui utilisent l'apprentissage automatique. Grâce à une série d'exercices pratiques, vous allez acquérir une intuition des algorithmes d'apprentissage automatique de base et une expérience pratique de travail avec ces plateformes Cloud de premier plan. À la fin du cours, vous serez en mesure de déployer des solutions d'apprentissage automatique dans un environnement de production en utilisant les technologies AWS et Azure. Semaine 1. Explorez l'ingénierie des données avec la technologie AWS. Nous aborderons des sujets tels que les débuts de l'apprentissage automatique sur AWS, la création de référentiels de données, et l'identification et la mise en œuvre de solutions pour l'ingestion et la transformation des données. Semaine 2. Acquérir des compétences de base en science des données avec la technologie AWS. Vous apprendrez les techniques de nettoyage des données, effectuerez l'ingénierie des fonctionnalités, l'analyse des données et la visualisation des données pour l'apprentissage automatique. Nous utiliserons en priorité les solutions serverless disponibles sur AWS pour rendre le processus plus efficace.Semaine 3. Apprenez les modèles d'apprentissage automatique avec la technologie AWS. Nous examinerons comment sélectionner les modèles appropriés pour la tâche à accomplir, choisir les hyperparamètres, entraîner les modèles sur la plateforme et évaluer les modèles.Semaine 4. Apprenez les MLOps avec AWS : la phase finale de la mise en production de l'apprentissage automatique. Nous aborderons des sujets tels que l'opérationnalisation d'un modèle d'apprentissage automatique, le choix entre CPU et GPU, et le déploiement et la maintenance du modèle. Semaine 5. Apprenez à travailler avec les données et l'apprentissage automatique sur une deuxième plateforme de premier plan basée sur le cloud : Azure ML.

Plateformes MLOps : Amazon SageMaker et Azure ML
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Plateformes MLOps : Amazon SageMaker et Azure ML
Ce cours fait partie de Spécialisation "MLOps | Machine Learning Operations"

Instructeurs : Noah Gift
11 071 déjà inscrits
Inclus avec
56 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Appliquer les techniques d'analyse exploratoire des données (AED) aux problèmes de science des données et aux ensembles de données.
Construisez des solutions de modélisation de l'apprentissage automatique en utilisant les technologies AWS et Azure.
Former et déployer des solutions d'apprentissage automatique dans un environnement de production à l'aide de la technologie cloud.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Cloud Solutions
- Catégorie : Cloud Deployment
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Serverless Computing
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Model Evaluation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Amazon Web Services
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : AWS SageMaker
- Catégorie : Model Deployment
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Offert par
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
44,64 %
- 4 stars
14,28 %
- 3 stars
8,92 %
- 2 stars
14,28 %
- 1 star
17,85 %
Affichage de 3 sur 56
Révisé le 21 août 2024
Great learning resources that will be useful long after completing the course, concise presentations, and clear explanations of all topics
Révisé le 30 avr. 2023
The best course so far I have taken, I am looking forward to enchace my skills more in MLOps, I have to do few projects

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