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Cours

Développer des modèles de Machine Learning pour la production

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 11/2024
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TheoryMachine Learning
4 h
13 vidéos
44 Exercices
2,850 XP
8,721
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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

Passer de la recherche à la production

Ce chapitre vous apportera les compétences et connaissances nécessaires pour faire passer vos modèles de Machine Learning de la phase de recherche et développement à un environnement de production. Vous apprendrez à transformer un prototype de recherche en un système fiable, évolutif et maintenable.
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2

Assurer la reproductibilité

Dans ce chapitre, vous verrez l’importance de la reproductibilité en Machine Learning et comment garantir que vos modèles restent reproductibles et fiables dans le temps. Vous explorerez différentes techniques et bonnes pratiques pour assurer la reproductibilité de vos modèles.
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3

Le ML en environnement de production

Dans le chapitre 3, vous examinerez les défis liés au déploiement de modèles de Machine Learning en production. Vous découvrirez différentes approches de déploiement de modèles de ML en production ainsi que des stratégies pour surveiller et maintenir des modèles de ML en production.
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4

Tester des pipelines de ML

Dans le chapitre final, vous apprendrez les différentes manières de tester des pipelines de Machine Learning et de vérifier qu’ils se comportent comme prévu. Vous verrez pourquoi il est essentiel de tester les pipelines de ML et découvrirez des techniques pour les tester et les valider.
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Développer des modèles de Machine Learning pour la production
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