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L'apprentissage automatique en production en Python

Actualisé 01/2025
Élevez vos compétences en apprentissage automatique au niveau de la production grâce à ce parcours de compétences ciblé.
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PythonApprentissage automatique19 h3,444

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Description du cursus

L'apprentissage automatique en production en Python

Élevez vos compétences en apprentissage automatique au niveau de la production grâce à ce parcours de compétences ciblé. Conçue pour les data scientists (en herbe) et les ingénieurs en apprentissage automatique, cette filière offre un parcours simplifié pour maîtriser le déploiement et la maintenance des modèles d'apprentissage automatique.Plongez dans les principes fondamentaux des MLOps, y compris les stratégies pour une gestion efficace du cycle de vie des modèles. Plongez dans MLflow pour maîtriser de manière interactive le déploiement et le suivi des modèles d'apprentissage automatique avec l'un des outils MLOps les plus populaires, et appliquez les compétences acquises dans un projet pratique.Cette formation vous permet également d'améliorer votre capacité à maintenir et à contrôler les modèles déployés, en veillant à ce qu'ils continuent à fonctionner de manière optimale dans des environnements de données en constante évolution. Vous explorerez également les avantages pratiques du versionnage des données à l'aide du contrôle de version des données (DVC) pour gérer et versionner efficacement vos projets d'apprentissage automatique.À la fin de ce parcours de compétences, vous maîtriserez le déploiement, la surveillance et la gestion des modèles d'apprentissage automatique, ce qui vous préparera à mettre en œuvre avec succès des applications d'apprentissage automatique dans n'importe quelle organisation.

Conditions préalables

Il n’y a pas de prérequis pour ce parcours
  • Course

    1

    Concepts MLOps

    Découvrez comment les MLOps permettent de passer des notebooks locaux aux modèles machine learning déployés en production, générant une vraie valeur.

  • Course

    Maîtrisez MLflow pour simplifier la gestion des expériences, projets, modèles et registre dans la création d’applications de machine learning.

  • Project

    Bonus

    Predicting Temperature in London

    Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!

  • Course

    Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.

L'apprentissage automatique en production en Python
5 Cours
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