Apprentissage automatique : du frontal à l'inférence (Français) | Machine Learning: From Front End to Inference (French)

Présentation de l'atelier

Cet atelier montre comment créer une application d'apprentissage automatique pouvant accepter des données provenant de n'importe quel type appareil connecté à Internet capable d'envoyer une demande POST. Une fois terminé, l'atelier montrera une application capable de réaliser des prédictions en temps réel à l'aide des données envoyées.

Thèmes abordés

À la fin de cet atelier, vous serez en mesure d'effectuer les opérations suivantes :

• Comprendre comment S3 est utilisé dans un environnement d'apprentissage automatique.
• Décrire le rôle des blocs-notes Jupyter et la manière dont ils peuvent être utilisés pour créer, entraîner et déployer des ressources d'environnement d'apprentissage automatique.
• Identifier les autorisations IAM nécessaires pour chaque service.
• Décrire l'utilisation d'une passerelle API Gateway pour contrôler l'accès aux ressources backend.
• Décrire l'utilisation d'une fonction Lambda pour répondre à des demandes provenant d'une demande API Gateway et renvoyer une prédiction depuis l'environnement d'apprentissage automatique.

Connaissances techniques préalables

Pour réussir cet atelier, vous devez connaître les bases de la navigation dans AWS Management Console et être capable de modifier des scripts à l'aide d'un éditeur de texte.