Fondamentaux MLOps : Déploiement et Surveillance du ML en Production

Faire passer un modèle d'apprentissage automatique d'un notebook expérimental à un système stable et prêt pour la production nécessite plus que de bonnes compétences en science des données. Cela exige une approche structurée de l'automatisation, des tests et de l'observation continue. Ce cours textuel vous guide à travers les principes fondamentaux du MLOps, vous apprenant à construire des pipelines de déploiement robustes et à maintenir la fiabilité du modèle au fil du temps. Vous acquerrez une solide compréhension de la gestion de l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, comblerez le fossé entre le développement et les opérations, et assurerez une valeur commerciale à long terme. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie fondamentale du MLOps, les concepts clés et le cycle de vie de l'apprentissage automatique. - Construire des pipelines de données et de modèles automatisés pour garantir des déploiements reproductibles et fiables. - Configurer des systèmes de surveillance continue pour détecter la dérive des modèles et la dégradation des données en temps réel. - Appliquer les pratiques modernes d'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) spécifiquement adaptées aux flux de travail d'apprentissage automatique. - Mettre en œuvre des stratégies de réentraînement et de gouvernance des modèles pour maintenir la conformité et la précision. - Évaluer le retour sur investissement des initiatives MLOps et sélectionner les bonnes plateformes opérationnelles. Vous commencerez par les définitions de base et le cas d'affaires du MLOps avant de passer à la construction de pipelines, aux tests automatisés et à l'observabilité de la production. Grâce à des explications écrites claires et à des présentations architecturales pratiques, vous maîtriserez le côté opérationnel de l'intelligence artificielle. Ce cours est conçu pour les aspirants ingénieurs ML, les scientifiques des données et les développeurs de logiciels qui cherchent à comprendre le côté opérationnel de l'apprentissage automatique, sans expérience préalable en MLOps. Commencez dès aujourd'hui votre voyage dans les opérations d'apprentissage automatique de qualité production.