Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Français
Instructor: Google Cloud Training
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What you'll learn
Identifier et utiliser les principales technologies nécessaires à des pratiques MLOps efficaces
Adopter les bonnes pratiques de CI/CD pour les systèmes de ML
Configurer et provisionner des architectures Google Cloud pour profiter d'environnements MLOps fiables et efficaces
Implémenter des workflows d'entraînement et d'inférence fiables et reproductibles
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