AWS Machine Learning Specialty : le ML en production sur AWS
La certification AWS Certified Machine Learning - Specialty valide votre capacite a concevoir, implementer et deployer des solutions de machine learning sur AWS. Elle couvre tout le cycle de vie ML, de la preparation des donnees au deploiement en production.
Les quatre domaines de l'examen
Ingenierie des donnees (20%) : creer des pipelines de donnees pour le ML avec des services comme S3, Glue, Kinesis, EMR et Athena. Nettoyage, transformation et feature engineering a grande echelle.
Analyse exploratoire des donnees (24%) : visualisation, statistiques descriptives, detection des anomalies et des biais dans les donnees. Choix des features pertinentes et strategies de traitement des donnees manquantes.
Modelisation (36%) : le coeur de l'examen. Selection des algorithmes (regression, classification, clustering, deep learning), entrainement avec Amazon SageMaker, optimisation des hyperparametres, evaluation des modeles (precision, recall, F1-score, AUC-ROC).
Implementation et operations ML (20%) : deploiement de modeles en production, inference en temps reel et par lots, monitoring de la derive des modeles, pipelines MLOps avec SageMaker Pipelines.
Services AWS cles pour le ML
- Amazon SageMaker : plateforme complete pour construire, entrainer et deployer des modeles ML
- SageMaker Studio : IDE integre pour le ML avec notebooks Jupyter
- Amazon Comprehend : NLP pre-entraine (analyse de sentiments, extraction d'entites)
- Amazon Rekognition : vision par ordinateur (detection d'objets, reconnaissance faciale)
- Amazon Forecast : previsions de series temporelles
- Amazon Textract : extraction de texte et donnees structurees depuis des documents
- Amazon Bedrock : acces aux modeles de fondation (IA generative)
Algorithmes integres a SageMaker
SageMaker propose des algorithmes optimises : XGBoost pour les donnees tabulaires, BlazingText pour le NLP, Image Classification pour la vision, DeepAR pour les series temporelles, K-Means pour le clustering, Random Cut Forest pour la detection d'anomalies.
Preparation efficace
- Maitrisez SageMaker : notebooks, entrainement, endpoints d'inference
- Comprenez les algorithmes : sachez quand utiliser chaque type d'algorithme
- Pratiquez les pipelines de donnees : Glue, Kinesis, transformations de features
- Etudiez les metriques : comprenez quand utiliser chaque metrique d'evaluation
- Labs pratiques : entrainer et deployer au moins 5 modeles differents sur SageMaker