Science des données pratiques avec Sage Maker (PDSASM)

Résolvez un cas d’utilisation de Machine Learning (ML) qui produit des résultats concrets grâce à SageMaker d’Amazon.
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  • Durée: 1 jour
  • Prix régulier: $890
  • Prix préférentiel: $780

Plan de cours

Référence : @AWS (PDSASM)

Durée : 1 jour

Ce cours de niveau intermédiaire montre aux participants comment résoudre un cas d’utilisation de Machine Learning (ML) qui produit des résultats concrets grâce à SageMaker d’Amazon. Ce cours couvre les étapes d'un processus typique de science des données : de l'analyse, de la visualisation d'un ensemble de données, à la préparation des données jusqu’ à l'ingénierie des fonctionnalités. Les participants apprendront également les aspects pratiques de la création, de la formation, du réglage et du déploiement de modèles avec Amazon SageMaker. Les cas à l’étude incluent également une analyse de la fidélisation de la clientèle.

Public concerné

Qui devrait participer à cette formation :

  • Développeurs
  • Scientifiques des données

Préalables

Conditions préalables
  • Connaissance du langage de programmation Python
  • Compréhension de base de l'apprentissage automatique

Objectifs

Objectifs du cours
  • Préparer un ensemble de données pour la formation
  • Former et évaluer un modèle d'apprentissage automatique
  • Ajuster un modèle d'apprentissage automatique
  • Préparer un modèle d'apprentissage automatique pour la production
  • Analyse critique par rapport aux résultats générés par le Machine Learning

Contenu

Module 1: Introduction à l'apprentissage automatique
  • Types de ML
  • Rôles d'emploi en ML
  • Étapes du pipeline ML

Module 2: Introduction à la préparation des données et à SageMaker

  • Ensemble de données de formation et de test défini
  • Introduction à SageMaker
  • Démo: console SageMaker
  • Démo: Lancement d'un bloc-notes Jupyter
Module 3: Formulation des problèmes et préparation des ensembles de données
  • Défi commercial: désabonnement des clients
  • Examiner le jeu de données de désabonnement client
Module 4: Analyse et visualisation des données
  • Démo: Chargement et visualisation de votre jeu de données
  • Exercice 1: Relier les fonctionnalités aux variables ciblés
  • Exercice 2: Relations entre les attributs
  • Démo: Nettoyage des données
Module 5: Formation et évaluation d'un modèle
  • Types d'algorithmes
  • XGBoost et SageMaker
  • Démo 5: Entraînement ou interprétation ou faire parler les données
  • Exercice 3: finaliser la définition de l'estimateur
  • Exercice 4: configuration des hyperparamètres
  • Exercice 5: déploiement du modèle
  • Démo: réglage des hyperparamètres avec SageMaker
  • Démo: évaluation des performances du modèle
Module 6: Ajuster automatiquement un modèle
  • Réglage automatique hyperparamétrique avec SageMaker
  • Exercices 6-9: Réglage de travaux
Module 7: Déploiement / Préparation à la production
  • Déployer un modèle sur un noeud final
  • Déploiement A / B pour les tests
  • Mise à l'échelle automatique
  • Démo: Configurer et tester la mise à l'échelle automatique
  • Démo: Vérifier le travail de réglage de l'hyperparamètre
  • Démo: AWS Autoscaling (auto-câlibrage)
  • Exercice 10-11: Configurer la mise à l'échelle automatique AWS
Module 8: Coût relatif des erreurs
  • Coût de divers types d'erreur
  • Démo: coupure de la classification binaire
Module 9: Architecture et fonctionnalités d'Amazon SageMaker
  • Accès aux blocs-notes Amazon SageMaker dans un VPC
  • Transformations par lot Amazon SageMaker
  • Amazon SageMaker Ground Truth
  • Amazon SageMaker Neo
  • La formation en ligne
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