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Cours

Développer des modèles de Machine Learning pour la production

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 11/2024
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Description du cours

La plupart des contenus actuels liés à l'apprentissage automatique se concentrent sur la formation des modèles et le réglage des paramètres, mais 90 % des modèles expérimentaux ne sont jamais mis en production, principalement parce qu'ils n'ont pas été conçus pour durer. Dans ce cours, vous découvrirez comment passer d'une approche axée sur l'ingénierie du machine learning à une approche axée sur les MLOps (Machine Learning Operations) vous permettra de former, documenter, maintenir et adapter vos modèles afin d'exploiter pleinement leur potentiel.

Expérimentez et documentez avec facilité

L'expérimentation de modèles d'apprentissage automatique est souvent enrichissante, mais peut s'avérer chronophage. Ici, vous apprendrez à concevoir des expériences reproductibles afin d'accélérer ce processus tout en rédigeant de la documentation pour vous-même et vos collègues, ce qui facilitera considérablement le travail futur sur le pipeline.

Développer des modèles MLOps pour la production

Vous découvrirez les meilleures pratiques en matière de packaging et de sérialisation des modèles et des environnements de production afin de garantir la pérennité des modèles.

Développez et automatisez vos pipelines ML

En tenant compte de la complexité des modèles et des données ainsi que de l'automatisation continue, vous pouvez garantir que vos modèles seront adaptés à une utilisation en production et pourront être surveillés et déployés en un clin d'œil.

Une fois ce cours terminé, vous serez en mesure de concevoir et de développer des modèles d'apprentissage automatique prêts à être mis en production et de les améliorer continuellement au fil du temps.

Prérequis

MLOps ConceptsSupervised Learning with scikit-learn
1

Moving from Research to Production

This chapter will provide you with the skills and knowledge needed to move your machine learning models from the research and development phase into a production environment. You will learn about the process of moving from a research prototype to a reliable, scalable, and maintainable system.
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2

Ensuring Reproducibility

In this chapter, you’ll learn about the importance of reproducibility in machine learning, and how to ensure that your models remain reproducible and reliable over time. You’ll explore various techniques and best practices that you can use to ensure the reproducibility of your models.
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3

ML in Production Environments

In Chapter 3, you’ll examine the various challenges associated with deploying machine learning models into production environments. You’ll learn about the various approaches to deploying ML models in production and strategies for monitoring and maintaining ML models in production.
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4

Testing ML Pipelines

In the final chapter, you’ll learn about the various ways to test machine learning pipelines and ensure they perform as expected. You’ll discover the importance of testing ML pipelines and learn techniques for testing and validating ML pipelines.
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Développer des modèles de Machine Learning pour la production
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