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Formation Agent Platform pour praticiens du ML

Ce cours d'une journée animé par un formateur s'adresse aux ingénieurs et aux data scientists familiarisés avec les modèles de machine learning qui souhaitent maîtriser l'utilisation d'Agent Platform pour les workflows de modèles personnalisés. Ce cours pratique vous propose une exploration approfondie des fonctionnalités essentielles d'Agent Platform, afin de vous permettre d'exploiter efficacement ses outils et ses capacités pour vos projets de ML.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Intermédiaire⏱️ 1 jour (7h)

Ce que vous allez apprendre

  • Comprendre les principaux composants d'Agent Platform et la façon dont ils fonctionnent ensemble pour prendre en charge vos workflows de ML.
  • Configurer et lancer des tâches Agent Platform Custom Training et Hyperparameter Tuning afin d'optimiser les performances des modèles.
  • Organiser et versionner vos modèles à l'aide d'Agent Platform Model Registry pour un accès et un suivi simplifiés.
  • Configurer des clusters de service et déployer des modèles pour des prédictions en ligne avec Agent Platform Endpoints.
  • Opérationnaliser et orchestrer des workflows de ML de bout en bout avec Agent Platform Pipelines pour gagner en efficacité et en évolutivité.
  • Configurer et mettre en place la surveillance des modèles déployés

Prérequis

  • Expérience dans la création et l'entraînement de modèles de ML personnalisés
  • Familiarité avec Docker

Public cible

  • Ingénieurs en machine learning, Data scientists

Programme de la Formation

3 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs
  • Comprendre les applications d'entraînement conteneurisées
  • Comprendre les tâches Custom Training et Tuning d'Agent Platform
  • Comprendre comment suivre et versionner vos modèles entraînés dans Agent Platform Model Registry
  • Comprendre le déploiement en ligne avec Agent Platform Endpoints
Objectifs
  • Comprendre Kubeflow
  • Comprendre les composants Python prédéfinis et légers
  • Comprendre comment compiler et exécuter des pipelines sur Agent Platform
Objectifs
  • Comprendre la dérive et le décalage des caractéristiques (feature drift et skew)
  • Comprendre la surveillance des modèles déployés sur Agent Platform Endpoints

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Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées
  • Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
  • Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
  • Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

  • Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
  • Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.

790€ € HT

par apprenant

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