MLOps
Ensemble de pratiques qui appliquent les principes du DevOps au cycle de vie des modèles de machine learning (entraînement, déploiement, surveillance).
Définition
Le MLOps est un ensemble de pratiques qui applique les principes du DevOps au cycle de vie complet des modèles de machine learning : entraînement, déploiement, surveillance et réentraînement.
Le MLOps répond à des défis spécifiques à l'IA, absents du développement logiciel classique : la dérive des données dans le temps (le modèle devient moins précis à mesure que la réalité évolue), le réentraînement périodique nécessaire, et la traçabilité des différentes versions de modèles utilisées en production.
Formations intégrant MLOps
MLOps
Formez-vous aux meilleures pratiques pour déployer des modèles de Machine Learning !
MLOps Engineering sur AWS (MLOE)
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IA et sécurité en entreprise : enjeux, risques et bonnes pratiques
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Machine Learning Engineering sur AWS (MLEA)
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AIOps Foundation℠, avec certification AIOF
Maîtriser les fondamentaux de l’AIOps pour automatiser et fiabiliser les opérations IT grâce à la donnée et au Machine Learning !
Dataiku et MLflow
2 jours de formation pour prendre en main Dataiku et utiliser les fonctionnalités DSS de Machine Learning !
Questions fréquentes
Qu'est-ce que MLOps ?
Ensemble de pratiques qui appliquent les principes du DevOps au cycle de vie des modèles de machine learning (entraînement, déploiement, surveillance).
Quelles formations Sparks abordent MLOps ?
MLOps, MLOps Engineering sur AWS (MLOE), IA et sécurité en entreprise : enjeux, risques et bonnes pratiques, Machine Learning Engineering sur AWS (MLEA), AIOps Foundation℠, avec certification AIOF, Dataiku et MLflow.