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# Ressources
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**Références**
+ David Nigenda, Zohar Karnin, Muhammad Bilal Zafar, Raghu Ramesha, Alan Tan, Michele Donini et Krishnaram Kenthapadi. 2022. « Amazon SageMaker Model Monitor : un système pour obtenir des informations en temps réel sur les modèles de Machine Learning déployés » : [arXiv:2111.13657](https://arxiv.org/abs/2111.13657).
+ Richard Meyes, Mélanie Lu, Constantin Waubert de Puiseau et Tobias Meisen. 2019. « Études d'ablation dans les réseaux de neurones artificiels » : [arXiv:1901.08644](https://arxiv.org/abs/1901.08644).
+ Brian Babcock, Mayur Datar et Rajeev Motwani. « Échantillonnage depuis une fenêtre mobile sur des données en streaming » : Université de [Princeton](https://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spr04/cos598B/bib/BabcockDM.pdf).
+ Chip Huyen. [https://www.amazon.com/Designing-Machine-Learning-Systems-Production-Ready/dp/1098107969](https://www.amazon.com/Designing-Machine-Learning-Systems-Production-Ready/dp/1098107969) Sébastopol, Californie : O'Reilly Media, 2022.
+ Cathy Chen, Niall Murphy, Kranti Parisa, D. Sculley et Todd Underwood. [https://www.amazon.com/Reliable-Machine-Learning-Principles-Production/dp/1098106229](https://www.amazon.com/Reliable-Machine-Learning-Principles-Production/dp/1098106229). Sébastopol, Californie : O'Reilly Media, 2022.

**Lectures supplémentaires**
+ [AWS Framework Well-Architected : objectif du Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/machine-learning-lens/machine-learning-lens.html)
+ [Détectez la dérive des données NLP à l'aide d'Amazon SageMaker Model Monitor personnalisé](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/detect-nlp-data-drift-using-custom-amazon-sagemaker-model-monitor/) (article de blog)
+ [ A/B Tests dynamiques pour les modèles d'apprentissage automatique avec les SageMaker MLOps projets Amazon](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/dynamic-a-b-testing-for-machine-learning-models-with-amazon-sagemaker-mlops-projects/) (article de blog)

**Outils**
+ [Amazon SageMaker](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)
+ [Contrôle de version des données (DVC)](https://github.com/treeverse/dvc)

**Consultation**
+ [AWS Services professionnels](https://aws.amazon.com/professional-services/)