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Avec l’essor des applications ML et de l’IA, il est clair que développer un modèle précis ne constitue qu’une partie de l’équation. Pour créer avec succès un produit piloté par le Machine Learning, il faut mettre en place des pratiques et une infrastructure MLOps afin de former, déployer et gérer les modèles ML en production. Parmi les principaux sujets figurent :

  • Les outils MLOps
  • Le dérive du modèle et le monitoring
  • La reformation fluide et le versionnage des modèles
  • Le versionnage des données ainsi que le stockage des artefacts.


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