Cycle de vie des modèles ML et MLOps
Étudiez les étapes du cycle de vie des modèles de machine learning, de la préparation des données au monitoring en production, avec les concepts MLOps.
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Dans ce sujet, vous apprenez comment un modèle de machine learning est créé, entraîné, évalué, déployé et surveillé sur AWS.
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Ce que vous apprendrez dans ce sujet
Ce sujet fait partie du parcours AWS AI Practitioner. Sur cette page, vous pouvez mieux comprendre ce que couvre ce sujet, quels concepts sont les plus importants et pourquoi il est utile de s’exercer avec un quiz dédié avant de passer à l’examen complet ou aux quiz mixtes.
Le quiz sur Cycle de vie des modèles ML et MLOps vous aide à vous concentrer sur des notions spécifiques, des définitions, des scénarios pratiques et des concepts récurrents qui peuvent apparaître pendant la préparation à la certification.
Pourquoi ce sujet est important
Bien étudier Cycle de vie des modèles ML et MLOps est important, car ce sujet contribue à la compréhension globale de la certification AWS AI Practitioner. Une bonne préparation sur chaque sujet facilite la gestion des questions théoriques et pratiques, tout en améliorant la confiance et la rapidité de réponse.
S’entraîner sujet par sujet vous permet aussi d’identifier plus précisément vos points faibles, de mieux réviser et de construire une préparation plus solide dans le temps.
Ce module couvre la préparation des données, l’entraînement, la validation, le déploiement, le monitoring, le versionnement, l’automatisation et l’amélioration continue des modèles ML.