AWS Machine Learning Specialty : le ML en production sur AWS
La certification AWS Certified Machine Learning - Specialty valide votre capacité à concevoir, implémenter et déployer des solutions de machine learning sur AWS. Elle couvre tout le cycle de vie ML, de la préparation des données au déploiement en production.
Les quatre domaines de l'examen
Ingénierie des données (20%) : créer des pipelines de données pour le ML avec des services comme S3, Glue, Kinesis, EMR et Athena. Nettoyage, transformation et feature engineering a grande échelle.
Analyse exploratoire des données (24%) : visualisation, statistiques descriptives, détection des anomalies et des biais dans les données. Choix des features pertinentes et stratégies de traitement des données manquantes.
Modélisation (36%) : le cœur de l'examen. Sélection des algorithmes (régression, classification, clustering, deep learning), entraînement avec Amazon SageMaker, optimisation des hyperparametres, évaluation des modèles (précision, recall, F1-score, AUC-ROC).
Implémentation et opérations ML (20%) : déploiement de modèles en production, inférence en temps réel et par lots, monitoring de la derive des modèles, pipelines MLOps avec SageMaker Pipelines.
Services AWS clés pour le ML
- Amazon SageMaker : plateforme complete pour construire, entraîner et déployer des modèles ML
- SageMaker Studio : IDE integre pour le ML avec notebooks Jupyter
- Amazon Comprehend : NLP pre-entraine (analyse de sentiments, extraction d'entités)
- Amazon Rekognition : vision par ordinateur (détection d'objets, reconnaissance faciale)
- Amazon Forecast : prévisions de séries temporelles
- Amazon Textract : extraction de texte et données structurees depuis des documents
- Amazon Bedrock : accès aux modèles de fondation (IA generative)
Algorithmes integres à SageMaker
SageMaker propose des algorithmes optimises : XGBoost pour les données tabulaires, BlazingText pour le NLP, Image Classification pour la vision, DeepAR pour les séries temporelles, K-Means pour le clustering, Random Cut Forest pour la détection d'anomalies.
Préparation efficace
- Maîtrisez SageMaker : notebooks, entraînement, endpoints d'inférence
- Comprenez les algorithmes : sachez quand utiliser chaque type d'algorithme
- Pratiquez les pipelines de données : Glue, Kinesis, transformations de features
- Etudiez les métriques : comprenez quand utiliser chaque métrique d'évaluation
- Labs pratiques : entraîner et déployer au moins 5 modèles différents sur SageMaker