Dans le cours : L'essentiel de l'IA et du machine learning sur AWS
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Découvrir Amazon SageMaker AI - Tutoriel Amazon Web Services (AWS)
Dans le cours : L'essentiel de l'IA et du machine learning sur AWS
Découvrir Amazon SageMaker AI
Introduction à Amazon SageMaker IA. Ce service peut être défini en trois points. Premier point : c'est une plateforme complete pour le machine learning. Cette plateforme AWS permet aux développeurs et aux data scientists de créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning de manière rapide et efficace en fournissant des outils pour chaque étape du cycle de vie du modèle. Comme deuxième point, SageMaker IA permet d'entraîner et de déployer des modèles de manière simplifiée. En d'autres termes, il propose des services comme l'entraînement automatisé avec des algorithmes préconstruits, ainsi que la possibilité d'utiliser ses propres modèles. SageMaker possède également des environnements tels que Notebook Jupyter pour explorer des données et déployer de manière efficace sur des instances gérées pour des hébergements de modèles. Troisième point, nous avons la scalabilité et l'intégration AWS, c'est-à-dire que SageMaker s'intègre de manière transparente à d'autres services…
Table des matières
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Découvrir Amazon SageMaker AI1 m 41 s
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Ouvrir Amazon SageMaker Studio4 m 52 s
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Utiliser un fichier d'exercice depuis la documentation officielle d'AWS4 m 16 s
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Préparer ses données avec Amazon Mechanical Turk4 m 47 s
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Entraîner et évaluer : nouvel ensemble de données (dataset)2 m 6 s
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Entraîner et évaluer : présentation de la donnée2 m 56 s
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Entraîner et évaluer : sauvegarde du modèle et des prédictions5 m 46 s
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Déployer un modèle sur SageMaker : utiliser un modèle pré-entraîné4 m 41 s
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Déployer un modèle sur SageMaker : créer un point de terminaison (endpoint)3 m 58 s
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Invoquer le point de terminaison d'inférence3 m 24 s
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Supprimer les ressources après utilisation3 m 19 s
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