Maîtriser Azure Machine Learning : De l’initiation au déploiement de modèles intelligents

Programme de la formation

Module 1

Introduction 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.

Module 2

Gestion 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.

Module 3

Création, 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.

Module 4

Automatisation, 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.

Module 5

Déploiement, 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