About Course
Ce cours présente les exigences pour déterminer si le machine learning (ML) est approprié à un problème d’entreprise. •Niveau du cours : Fondamentaux •Durée : 30 minutes Activités: Ce cours comprend des présentations, des vidéos et des évaluations des connaissances. Objectifs du cours: Dans ce cours, vous apprendrez à : •Identifier les exigences de données, de temps et de production pour un projet ML réussi Public visé: Ce cours s’adresse aux personnes suivantes : •Dirigeants d’entreprise non techniques et autres décideurs d’entreprise qui sont ou seront impliqués dans des projets de ML •Les participants au programme AWS Machine Learning Embark et aux ateliers de découverte du Machine Learning Solutions Lab (MLSL) Prérequis: Pour assister à ce cours, il est conseillé aux participants de disposer des connaissances suivantes : •Présentation du Machine Learning : l’art du possible Déroulement du cours: Module 1 : Une solution de machine learning automatique est-elle adaptée à mon problème ?: •Expliquer comment déterminer si la solution ML est appropriée au problème de votre entreprise Module 2 : Mes données sont-elles prêtes pour le machine learning ?: •Décrire le processus visant à garantir que vos données sont prêtes pour le ML Module 3 : Quelle sera l’incidence du machine learning sur la chronologie d’un projet ?: •Expliquer comment le ML peut avoir une incidence sur la chronologie d’un projet Module 4 : Quelles questions dois-je poser au début du déploiement ?: •Identifier les questions à poser qui affectent le déploiement du ML Module 5 : Conclusion:
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