Avec l'essor des applications de ML et de l'IA, il est clair que développer un modèle précis ne représente qu'une pièce du puzzle. Pour créer avec succès un produit piloté par l'apprentissage automatique, il est nécessaire de mettre en place des pratiques et une infrastructure MLOps permettant d'entraîner, de déployer et de gérer les modèles de ML en production. Parmi les principaux sujets abordés, on trouve :
- Outils MLOps
- Dérive des modèles et surveillance
- Retraining fluide et gestion des versions de modèles
- Gestion des versions des données ainsi que le stockage des artefacts
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