Avec l'essor des applications de ML et de l'IA, il est clair que le développement d'un modèle précis n'est qu'une partie du puzzle. Pour réussir à créer un produit piloté par Machine Learning, il faut créer des pratiques et une infrastructure de MLops pour former, déployer et gérer les modèles de ML en production. Parmi les sujets clés, citons

  • Outils MLops

  • Dérive et surveillance des modèles

  • Recyclage transparent et versionnement des modèles

  • Versionnement des données ainsi que des artefacts stockés.



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