Formation SynapseML
| 1890€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
SynapseML vous permet de mettre en œuvre plus de 45 services de Machine Learning directement à partir de leur système. De plus, le programme utilise des back-offs exponentiels pour éviter les connexions réseau peu fiables et les réponses en échec.
SynapseML, auparavant MMLSpark est la nouvelle bibliothèque simplifiée de Machine Learning lancée par Microsoft et destinée à la création de pipelines évolutifs de machine learning. Cette bibliothèque contient de nombreux frameworks ou algorithmes et offre des APIs unifiées et évolutives.
À l’aide de SynapseML vous pourrez construire des systèmes intelligents évolutifs pour de nombreux cas d’usage comme :
- La détection anomalies
- La reconnaissance faciale
- Le gardient boosting
- L’orchestration de microservices
- L’analyse vocale
- L’analyse de texte
- La traduction
Grâce à notre formation SynapseML, vous serez capable de créer des modèles prédictifs et analytiques puissants hautement évolutifs à partir de diverses sources de données Spark.
Comme toutes nos formations, celle-ci vous présentera la dernière version stable en date (SynapseML v0.9.4).
Objectifs
- Savoir créer des pipelines de Machine Learning
- Construire des systèmes d’IA responsables grâce à SynapseML
- Maîtriser les fonctionnalités essentielles de SynapseML
- Gérer l’écosystème de SynapseML
Public visé
- Développeurs
- Chercheurs
- Architectes
- Administrateurs systèmes
PRÉ-REQUIS
Connaissance d’Apache Spark
Programme de notre formation SynapseML
Introduction
- Qu’est-ce que SynapseML ?
- Caractéristiques principales
- Machine Learning : rappel des bases
- Écosystème Spark de Microsoft
- Apache Spark et SparkML
Les fonctionnalités de SynapseML
- API simples pour des services intelligents préconstruits
- Création de pipelines à grande échelle
- Frameworks ML
- Azure Cognitive Services
- Isolation Forest
- OpenCV
- LightGBM
- Open Neural Network Exchange (ONNX)
- Vowpal Wabbit
- Composer des outils de différents écosystèmes
- Glue code
SparkML Ecosystem
- SynapseML avec Spark
- Projet HTTP
- Intégration des services Web dans les modèles SparkML
- Utilisation des clusters Spark
API unique de SynapseML
- Framework de SynapseML
- Les nouveaux algorithmes Microsoft
- Les langages d’API
- Python
- R
- Scala
- Java
- Simplification de l’expérience du machine learning distribuée
- Évaluation des modèles sur des clusters à nœud unique ou multinoeuds
- Redimensionnement élastique
Les outils d’explainable d’IA responsables
- Shapley (SHAP)
- LIME
- Expliquer les prédictions des modèles de vision, de texte et tableaux
- Interprétation d’un classificateur visuel
Pour aller plus loin
Formation Spark Tuning Avancé
Formation Spark et Machine Learning
Formation Spark Streaming
Formation Pytorch
Formation Scikit-learn
Formation Tensorflow
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
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