Formation MLOps : Run et évolutivité de modèles de Machine Learning Savoir garantir la performance du modèle de Machine Learning dans la durée

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 :

• Savoir assurer le run au quotidien de modèle de Machine Learning
• Avoir conscience des problématiques organisationnelles et légales vis-à-vis du MCO de modèle de Machine Learning
• Savoir améliorer continuellement les modèles de Machine Learning et l'architecture applicative sans causer d'incident de production
• Mettre en place une gouvernance de modèle de Machine Learning pour l'organisation et pour être conforme avec les obligations réglementaires
• Minimiser les coûts économiques, humains et environnementaux des modèles en production

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).

Introduction

Assurer le run au quotidien d'un point de vue technique

Assurer le run au quotidien d'un point de vue technique (suite)

Le run au niveau de l'entreprise

Faire évoluer mon application