- Référence : REML
- Durée : 3 jours (21h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
2500€ HT
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Une fois le déploiement des modèles de Machine Learning en production automatisé se pose la question du maintien en condition opérationnelle de ceux-ci.
Comment s'assurer que ces modèles restent performants et fiables sur la durée ? Comment gérer les versions et planifier sa maintenance sans incidence de performance et qualité ? Quelle gouvernance mettre en place ?
Cette formation MLOps Machine Learning vous permet de vous approprier l'approche MCO afin de faire évoluer dans les meilleures conditions ses modèles de Machine Learning en production et d'en monitorer en temps réel les performances. Vous verrez les différents modèles d'organisation pour le run et apprendrez comment faire évoluer sans incident votre application.
Objectif opérationnel :
Savoir garantir la performance d'un modèle de Machine Learning dans la durée.
Objectifs pédagogiques :
À l'issue de cette formation MLOps Machine Learning, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
Public :
Ce cours s'adresse aux MLEngineer, MLOps et data scientists maintenant des applications en production.
Prérequis :
Pour suivre cette formation MLOps Machine Learning, il est nécessaire d'avoir suivi au préalable la formation Data Science : Industrialisation avancée d'un projet de Data Science (IDSA).
Comprendre les réseaux de neurones pour le deep learning
Mettre en œuvre TensorFlow pour de l'apprentissage machine
Transformer des volumes massifs de données en informations utiles
Utiliser la technologie cloud de Microsoft pour le déploiement de modèles d'apprentissage automatique
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