AWS Certified Machine Learning

Description de la formation

Cette formation inculque les compétences dans la création, l’entraînement, l’évaluation et la mise en production de modèles de machine learning (ML) sur la plateforme AWS. Elle couvre les services AWS et les concepts clés du machine learning, allant de la préparation des données à l'évaluation des modèles, en passant par l'optimisation et l'intégration des solutions dans un environnement cloud.

Objectifs de la formation

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Maîtriser les services AWS pour le Machine Learning : Apprendre à utiliser les services comme Amazon SageMaker, AWS Lambda, Rekognition, Polly, et Deep Learning AMIs.
• Préparer les données pour le machine learning : Apprendre à nettoyer, transformer et organiser les données pour l’entraînement de modèles ML avec des outils comme AWS Glue et Amazon S3.
• Entraîner et évaluer des modèles de machine learning : Choisir les bons algorithmes, entraîner des modèles sur SageMaker, et évaluer leur performance à l’aide de métriques adaptées.
• Optimiser les modèles de machine learning : Appliquer des techniques pour améliorer la précision des modèles en ajustant les hyperparamètres.
• Déployer des modèles ML en production : Apprendre à déployer des modèles en temps réel ou en mode batch via SageMaker.
• Surveiller la performance des modèles en production : Utiliser des outils comme SageMaker Model Monitor pour suivre et ajuster les modèles en production.
• Appliquer les meilleures pratiques de sécurité et de conformité : Intégrer des pratiques de sécurité pour protéger les données et garantir la conformité avec les réglementations en utilisant des services AWS comme IAM et KMS.
• Préparer à l’examen de certification : Revoir les concepts clés et se préparer à l'examen AWS Certified Machine Learning – Specialty en faisant des simulations.

A qui s'adresse cette formation ?

La formation est destinée à un large public, notamment :

• Data Scientists : Professionnels développant des modèles de machine learning et utilisant AWS pour l'entraînement, l'évaluation et le déploiement.
• Ingénieurs Machine Learning : Responsables de l'implémentation, de l'optimisation et de l'intégration des modèles ML dans les systèmes de production sur AWS.
• Architectes de solutions cloud : Concepteurs d'architectures intégrant des solutions de machine learning pour résoudre des problèmes spécifiques d'entreprise avec AWS.
• Développeurs logiciels : Ceux qui intègrent des capacités de machine learning dans leurs applications via AWS, utilisant des services comme SageMaker.
• Analystes de données avancées : Professionnels analysant des données massives et souhaitant approfondir leurs compétences en machine learning sur AWS.
• Consultants en IA et machine learning : Consultants qui aident les entreprises à concevoir et déployer des solutions de machine learning sur AWS.

Pré-requis

Aucun pré-requis spécifique n'est nécessaire. Cette formation est accessible à toute personne souhaitant découvrir AWS, mais une connaissance de base en informatique ou en systèmes d'information peut être un atout.

Programme de la formation

Introduction au machine learning sur AWS et préparation des données

• Introduction aux services AWS pour le Machine Learning : Vue d'ensemble des services AWS dédiés au machine learning, tels que Amazon SageMaker, AWS Lambda, Amazon Rekognition, Amazon Polly, Deep Learning AMIs.
• Préparation des données pour le machine learning avec AWS Glue, Athena et S3. Atelier pratique : Créer un pipeline de préparation de données avec AWS Glue et stocker les données dans S3.

Entraînement, évaluation et optimisation des modèles de machine learning

• Entraînement des modèles avec SageMaker. Atelier pratique : Entraîner un modèle de classification avec SageMaker.
• Évaluation et optimisation des modèles avec des métriques comme la précision, le rappel, etc. Atelier pratique : Optimiser un modèle de classification dans SageMaker.

Déploiement des modèles en production et surveillance des performances

• Déploiement des modèles avec SageMaker Endpoints et SageMaker Batch Transform. Atelier pratique : Déployer un modèle en temps réel avec SageMaker Endpoints.
• Surveillance des performances des modèles avec SageMaker Model Monitor. Révision pour l'examen : Résumé des concepts clés et simulation de l'examen.

Atouts de la formation

• Approche pédagogique : Alternance entre théorie et pratique pour une meilleure assimilation des concepts.
• Intervenants qualifiés : Formateurs spécialisés avec une expérience concrète dans le domaine du Cloud.
• Outils et supports pédagogiques : Accès à des ressources en ligne, démonstrations en direct et études de cas réelles.
• Accessibilité : Formation ouverte à tous, sans pré-requis techniques avancés.

Méthodes pédagogiques et outils utilisés

• Démonstrations en direct avec des services de cloud AWS.
• Ateliers pratiques et études de cas réels dans des secteurs variés (industrie, commerce, santé).
• Retour d'expérience : Partage des meilleures pratiques et des erreurs courantes en entreprise.
• Simulations et outils : Utilisation de simulateurs et d'AWS pour des ateliers interactifs.

Evaluation

• QCM en fin de formation.
• Études de cas pratiques.
• Evaluation continue avec feedback personnalisé.

Références Normatives

• AWS Well-Architected Framework.
• RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
• CCPA (California Consumer Privacy Act).
• HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).
• ISO 27001, SOC 2 (Service Organization Control).
• PCI-DSS (Payment Card Industry Data Security Standard).
• NIST Cybersecurity Framework.