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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture et les composants d’Azure Machine Learning

Préparer et gérer efficacement des jeux de données sur Azure

Créer, entraîner et évaluer différents modèles de machine learning avec Azure ML

Automatiser l'entraînement et l’optimisation d’hyperparamètres

Déployer des modèles de machine learning à l’échelle en production via Azure

Assurer la surveillance, la gestion des versions et l’intégrité des modèles ML déployés

Programme

Jour 1Introduction et principes fondamentaux d’Azure Machine Learning

Tour d’horizon de l’IA sur Azure, découverte du portail Azure Machine Learning Studio, explication des ressources, environment et workspace, prise en main de l’interface, gestion des accès et sécurité.

Jour 2Gestion des données sur Azure ML

Création de datastores et datasets, importation et transformation des données (DataPrep), utilisation des pipelines, gestion des étiquettes et validation des jeux de données. Introduction au versionnement des données.

Jour 3Création, entraînement et évaluation de modèles ML

Notions avancées de machine learning supervisé et non-supervisé sur Azure, construction de notebooks, utilisation de SDK Python, exécution d’expériences dans des environnements managés et customisés, gestion des logs et de la reproductibilité.

Jour 4Automatisation, AutoML et optimisation des modèles

Introduction à l’AutoML d’Azure, création d’expériences d’entraînement automatisé, choix des algorithmes, tuning d’hyperparamètres, analyse des métriques et sélection du meilleur modèle.

Jour 5Déploiement, monitoring et gouvernance des modèles sur Azure

Déploiement des modèles en tant que services web, options de déploiement (AKS, ACI), packaging et versionning, monitoring des performances, gestion du cycle de vie du modèle (ML Ops), meilleures pratiques de sécurité et conformité.

Méthode d'évaluation

Évaluation continue à chaque module via des exercices pratiques encadrés
Projet de fin de formation : Création, entraînement et déploiement d’un modèle ML sur Azure
QCM de validation des connaissances théoriques

Méthode d'apprentissage

Démonstrations en direct et explications interactives
Études de cas réels issus de différents secteurs (finance, industrie, santé, etc.)
Mises en situation et travaux pratiques sur notebooks Azure
Documentation et tutoriaux détaillés remis à chaque participant

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Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

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