Applied Machine Learning: Building Models for an Amazon Use Case (French)

Présentation

Bienvenue à l’atelier Machine Learning appliqué : créer des modèles pour un cas d’utilisation Amazon où vous allez construire, former et tester un modèle de machine learning de fond en comble ! Dans cet atelier, vous allez nettoyer les données, gérer l’ingénierie des fonctions, comparer les algorithmes et vous pourrez voir comment les employés d’Amazon qui travaillent avec le Machine Learning abordent les pipelines ML.

Dans le cadre de cet atelier :

Vous assumez le rôle de scientifique des données en 2005 et vous êtes confronté à un défi : Amazon Studios veut produire des films primés et, par conséquent, concentrer son budget sur des projets ayant les meilleures chances de remporter ces prix. Vous commencez votre enquête en utilisant le jeu de données réel d’IMDb, une filiale Amazon, pour les films réalisés entre 1990 et 2005.

Le jeu de données IMDb est une liste complète et riche en fonction de tous les films sortis à l’époque. Il comprend des données critiques telles que la distribution et l’équipe, le synopsis et d’autres données de production.

Votre tâche dans cet atelier consiste à prédire quels films seront probablement nominés pour un prix lors de la « prochaine » saison 2005 de remise des prix en construisant un modèle de prédiction d’analyse des prix.

Prérequis

Cet atelier nécessite :

• un accès à un ordinateur portable doté d’une connexion Wi-Fi et exécutant Microsoft Windows, macOS ou Linux (Ubuntu, SuSE ou Red Hat) ;

  Remarque L’environnement de l’atelier n’est pas accessible depuis un iPad ou une tablette, mais vous pouvez utiliser ces types de dispositifs pour accéder au guide de l’étudiant

• Pour les utilisateurs de Microsoft Windows : un accès Administrateur à l’ordinateur

• Un navigateur Internet tel que Chrome, Firefox ou Internet Explorer 9 (les versions précédentes d’Internet Explorer ne sont pas prises en charge)

Durée

La réalisation de cet atelier nécessite environ 4 heures.

Services AWS non utilisés dans cet atelier

Les services AWS qui ne sont pas utilisés dans cet atelier sont désactivés dans l’environnement de l’atelier. En outre, les capacités des services utilisés dans cet atelier sont limitées à ce qui est nécessaire pour l’atelier. Des erreurs surviendront en cas d’action ou d’accès autres que ceux nécessaires dans ce guide de l’atelier.