Juste l’infrastructure pour les professionnels de l’apprentissage machine

Si vous êtes encore avec moi à ce stade, soit vous avez sauté directement à cette page parce que ce qui vous intéresse c’est de construire votre propre environnement d’apprentissage machine, soit vous vous dites que décidément, ce monde de l’IA est fascinant et qu’il y a tant à apprendre. Dans le premier cas, je vous conseille vivement de revenir un peu en arrière et de lire la section Le choix des algorithmes avec SageMaker consacrée à SageMaker. En effet, cette partie pose les bases de nombreux concepts et outils qui vous seront nécessaires pour construire votre propre infrastructure et vos propres algorithmes.

Si vous êtes dans le second cas, cette section vous apportera de la souplesse. Je vous conseille néanmoins de revenir sur la section précédente consacrée à SageMaker, car Amazon devrait abandonner Amazon Machine Learning pour se recentrer sur SageMaker. Nous allons donc étudier MXNet et TensorFlow avec SageMaker et faire une rapide incursion dans les AMI à la fin du chapitre.

1. Apache MXNetApache MXNet

MXNetMXNet est un framework d’apprentissage profond développé et maintenu par la fondation Apache. La beauté de la combinaison MXNet/SageMaker est que vous n’avez rien à installer. En effet, SageMaker fournit des blocs-notes Jupyter avec l’intégralité...

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