25/02/2020
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Data Intelligence

Retour sur AWS Re:Invent – Evolution de Data Science Sage Maker

AWS re-invent re-cap, est un évènement parisien dont l’objectif est de récapituler toutes les dernières nouveautés du Cloud AWS annoncées lors de l'édition 2019 d'AWS re:Invent à Las Vegas.

C’est un évènement dédié aux curieux des technologies du Cloud, auquel j’ai assisté pour me tenir informé des nouvelles annonces du leader du cloud public.



Amazon Web Services (AWS) est une division du groupe américain de commerce électronique Amazon, spécialisée dans les services de cloud computing à la demande.

Cet évènement a eu lieu à Paris Bercy et a été présenté par Stephan Hadinger, Head of Technology France et Sébastien Stormacq, Évangéliste Technique France, qui ont fait le point sur toutes les nouveautés AWS annoncés en 2019.

Environ 77 nouveaux services ont été annoncés en 2019, dans divers domaines tels que l’intelligence artificielle, le stockage, les bases de données, le cloud privé et hybride, Réseau, Sécurité, et même la 5G.

Le service SageMaker [la plate-forme Machine Learning Cloud de AWS lancé en 2017, permettant aux Data Scientists d’entrainer et de déployer des modèles prédictifs] propose plusieurs nouveaux composants :

SageMaker Operators for kubernetes, avec l’intégration de kubernetes, l’outil d’orchestration des applications conteneurisées par excellence, permettant la création des pipelines et des workflows dans kubernetes.
SageMaker Studio, le premier IDE pour le Machine Learning dans la plate-forme.
SageMaker Notebooks, pour écrire des programmes contenant à la fois du texte en markdown et du code.
SageMaker Processing pour faire du ETL,
SageMaker Experiments pour analyser et organiser les résultats du tuning d’un modèle [hyperparameters tuning].
SageMaker Monitor, pour vérifier le progrès du modèle mis en production. Garder l’œil sur le modèle dans la production est primordial pour éviter le concept Drift; qui est un concept récurrent dans le Machine Learning et qui se passe lorsque les caractéristiques statistiques de la variable target changent au cours du temps.
SageMaker Autopilote qui permet aux non data scientists de développer des modèles de Machine Learning sans avoir de connaissances préalables des statistiques ; SageMaker Autopilote fait tout, d’où l’appellation « pilote ».

C’était un évènement riche en connaissances, qui donne envie de participer au grand-mess annuel re-invent à Las Vegas pour découvrir les nouveautés de ce géant Cloud en 2020.
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