Dans ce module, nous allons découvrir Amazon Web Services (AWS), la plateforme sur laquelle repose SageMaker Canvas. Vous apprendrez ce qu’est AWS, quels sont ses principaux services et comment vous connecter à la console AWS pour réaliser des activités d’apprentissage automatique dans le cloud.

Dans ce module, nous allons nous plonger dans Amazon SageMaker, un outil puissant permettant de créer et d'entraîner des modèles d'apprentissage automatique. Vous découvrirez également SageMaker Canvas, l'interface « no-code » qui vous permet de créer des modèles sans avoir besoin de compétences en programmation.

Dans ce module, nous allons vous guider pas à pas dans la configuration de votre domaine SageMaker et de votre environnement utilisateur. Vous apprendrez également à configurer les données dans les compartiments S3, afin que tout soit prêt pour la création de modèles d'apprentissage automatique dans SageMaker.

Dans ce module, nous allons découvrir l'interface de SageMaker Canvas et vous présenter ses différentes fonctionnalités. Ce guide pratique vous aidera à naviguer et à utiliser efficacement SageMaker Canvas pour vos tâches d'apprentissage automatique.

Dans ce module, nous mettrons en pratique ce que nous avons appris pour créer un modèle d'authentification des billets de banque. Vous collecterez des données d'apprentissage, développerez un modèle prédictif et validerez ses performances à l'aide de prédictions par lots et de tests de précision.

Dans ce module, nous nous intéresserons à la détection des SMS indésirables à l'aide de l'apprentissage automatique. Vous apprendrez à préparer vos données, à construire un modèle et à évaluer ses prédictions afin de vous assurer qu'il détecte correctement les SMS indésirables.

Dans ce module, nous allons prédire le taux de désabonnement des clients à l'aide de l'apprentissage automatique. Vous importerez les données clients pertinentes, élaborerez un modèle prédictif et évaluerez sa capacité à prévoir avec précision les taux de désabonnement.

Dans ce module, nous allons créer un modèle permettant de prédire la qualité du vin. Vous travaillerez avec des ensembles de données, élaborerez un modèle et testerez ses performances, tout en apprenant à combiner plusieurs sources de données pour obtenir de meilleurs résultats.

Dans ce module, vous réaliserez un exercice consistant à prédire la qualité d'un vin blanc. Cet exercice pratique vous permettra de consolider vos acquis et d'améliorer votre capacité à mettre en œuvre des techniques d'apprentissage automatique à l'aide de SageMaker Canvas.

Dans ce module, nous aborderons la fonctionnalité de gestion des versions de SageMaker Canvas. Vous apprendrez à gérer les différentes versions de vos modèles, ce qui vous permettra de suivre les modifications et les améliorations apportées au fil du temps.

Dans ce module, nous clôturerons cette formation en vous donnant des conseils pour obtenir davantage d'ensembles de données, en vous aidant à utiliser SageMaker Canvas et en vous félicitant d'avoir suivi cette formation jusqu'au bout. Vous recevrez également des conseils sur les prochaines étapes à suivre pour maîtriser l'apprentissage automatique sans code.