Machine learning : maîtrisez aws, azure, python et google cloud

• Comprendre et maîtriser les principes et techniques fondamentales du Machine Learning et du Deep Learning, incluant l'algèbre linéaire, l'analyse différentielle et les algorithmes d'optimisation
• Savoir préparer et explorer les données à l'aide d'outils spécialisés comme Azure Machine Learning et Scikit-Learn, et à mettre en œuvre des techniques de régression, de classification et de validation croisée
• Acquérir les compétences nécessaires pour manipuler les données avec Spark, configurer Kubeflow, et appliquer le Deep Learning à travers des frameworks comme TensorFlow et Keras
• Développer la capacité à ajuster les hyper-paramètres et moduler les fonctions de coût en fonction des besoins spécifiques d'un projet
• S'initier aux meilleures pratiques en matière de MLOps et DevOps pour l'entraînement et le déploiement de modèles, y compris l'utilisation du déploiement cloud
• Consolider les acquis grâce à un accompagnement post-cours, avec un accès à des ressources de renforcement et un suivi personnalisé

1. FONDAMENTAUX DU MACHINE LEARNING

• Présentation générale du Machine Learning et du Deep Learning
• Introduction à AWS et ses outils dédiés au Machine Learning (Amazon SageMaker, AWS Glue, AWS Lambda, AWS Batch)
• Explication de l'importance commerciale de l'IA, du ML et du DL
• Présentation des défis courants associés au Machine Learning et au Deep Learning

2. DÉVELOPPEMENT DE MODÈLES DE RÉSEAUX DE NEURONES

• Compréhension des différents types de problèmes de Machine Learning
• Approfondissement des méthodes d’apprentissage supervisé (arbres de décision, forêts aléatoires, KNN, régression logistique, SVM)
• Mise en perspective de la gestion des données manquantes
• Utilisation de bibliothèques comme Scikit-learn pour la régression et la classification
• Pratiques d'ingénierie des features et de validation croisée

3. INTRODUCTION AU MLOPS ET DEVOPS

• Approfondissement des architectures CNN et RNN
• Utilisation d'outils comme TensorFlow et Keras pour le développement de réseaux de neurones
• Création et déploiement de modèles sur AWS
• Pratique de la mise en œuvre d'algorithmes de descente de gradient
• Expérimentation des laboratoires pratiques

4. OPTIMISATION DES ALGORITHMES

• Compréhension de l'importance de l'automatisation des workflows
• Utilisation d'outils comme Kubernetes et Kubeflow pour le déploiement des modèles à grande échelle
• Présentation des meilleures pratiques MLOps et DevOps

5. MISE EN PRODUCTION ET MONITORING DES MODÈLES

• Compréhension de la nécessité d'optimiser les algorithmes
• Utilisation d'outils comme TensorFlow et Scikit-learn pour l'optimisation des algorithmes
• Approche de l'optimisation des algorithmes via des méthodes comme la descente de gradient

• Discussion sur les meilleures pratiques pour maintenir et surveiller les modèles en production
• Présentation des outils pour le monitoring des modèles (Elastic Stack)
• Préparation à l'industrialisation des modèles de Machine Learning