À qui s'adresse cette formation ?
Ce cours s’adresse aux aspirants scientifiques des données et ingénieurs en intelligence artificielle qui doivent entraîner et gérer des modèles d’apprentissage automatique à l’aide d’Azure Databricks.
Objectifs de la formation
- Former des modèles d’apprentissage automatique à l’aide d’Azure Databricks
- Utiliser MLflow pour suivre les exécutions d’expériences d’apprentissage automatique dans Azure Databricks
- Optimiser les hyperparamètres des modèles d’apprentissage automatique dans Azure Databricks
- Utiliser AutoML pour entraîner des modèles dans Azure Databricks
- Former des modèles d’apprentissage profond dans Azure Databricks
- Gérer les solutions d’apprentissage automatique en production avec Azure Databricks
Description sommaire
Azure Databricks est une plateforme d’analytique de données entièrement gérée et infonuagique qui permet aux développeurs d’accélérer l’innovation en intelligence artificielle en simplifiant la création d’applications de données de calibre entreprise. Développé conjointement par Microsoft et l’équipe à l’origine d’Apache Spark, Azure Databricks offre aux équipes de science des données, d’ingénierie et d’analytique une plateforme unifiée pour le traitement de mégadonnées et l’apprentissage automatique. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Azure Databricks pour entraîner et déployer des modèles d’apprentissage automatique.
Contenu du plan de cours
Parcours d’apprentissage 1 : Créer des solutions d’apprentissage automatique avec Azure Databricks
- Module 1 : Explorer Azure Databricks
- Module 2 : Utiliser Apache Spark dans Azure Databricks
- Module 3 : Entraîner un modèle d’apprentissage automatique dans Azure Databricks
- Module 4 : Utiliser MLflow dans Azure Databricks
- Module 5 : Optimiser les hyperparamètres dans Azure Databricks
- Module 6 : Utiliser AutoML dans Azure Databricks
- Module 7 : Entraîner des modèles d’apprentissage profond dans Azure Databricks
- Module 8 : Gérer l’apprentissage automatique en production avec Azure Databricks
Approche et méthode pédagogique
Approche pratique et structurée combinant théorie ciblée et laboratoires guidés.
Les participants découvrent progressivement comment concevoir, entraîner, optimiser et déployer des solutions d’apprentissage automatique à l’aide d’Azure Databricks grâce à des exercices réalistes inspirés de scénarios de science des données et d’intelligence artificielle.
Ils apprennent à exploiter Apache Spark, MLflow, AutoML et les capacités d’apprentissage profond afin de développer des flux de travail évolutifs en apprentissage automatique et de gérer les modèles tout au long de leur cycle de vie.
Animée par un Microsoft Certified Trainer (MCT), la formation met l’accent sur l’interactivité, l’expérimentation et le développement de compétences pratiques directement applicables à des projets professionnels d’apprentissage automatique.
Prérequis
Les participants doivent posséder les connaissances et l’expérience suivantes avant de suivre ce cours :
- Expérience de programmation avec Python
- Expérience de travail avec les services Microsoft Azure
Recommandations
Nous recommandons de suivre le parcours d’apprentissage Créer des modèles d’apprentissage automatique avant de commencer ce cours.
