Avec l'essor des applications de ML et de l'IA, il est évident que développer un modèle précis ne constitue qu'une partie du puzzle. Pour créer avec succès un produit basé sur le Machine Learning, il est nécessaire d'établir des pratiques MLOps et une infrastructure permettant d'entraîner, de déployer et de gérer des modèles de ML en production. Parmi les sujets clés figurent :
- les outils MLOps
- la dérive des modèles et leur surveillance
- le réentraînement fluide et la versioning des modèles
- le versioning des données ainsi que le stockage des artefacts.
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