Que ce soit en ligne ou sur site, les cours de formation MLflow animés par un instructeur démontrent, par le biais d'exercices pratiques interactifs, comment utiliser MLflow pour rationaliser et gérer le cycle de vie du machine learning.
La formation MLflow est disponible en « formation en direct en ligne » ou en « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation en direct à distance ») est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans vos locaux en Anvers ou dans nos centres de formation d'entreprise de NobleProg en Anvers.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Anvers
Hotel NH Collection Antwerp Centre, Pelikaanstraat 84, Anvers, Belgique, 2018
L'hôtel dispose d'une capacité de conférence pouvant accueillir jusqu'à 110 participants, avec 6 espaces dédiés et flexibles disponibles. Une gamme de salles de réunion plus petites et une salle de conférence plus grande sont disponibles pour les grandes et petites réunions. Les installations comprennent un équipement audiovisuel moderne, avec des rafraîchissements disponibles sur commande et un organisateur d'événements sur place pour vous aider. Fait inhabituel pour un hôtel du centre-ville, l'hôtel propose un parking dans son propre garage.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la construction de modèles ML et optimiser le processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer MLflow et les bibliothèques et frameworks ML associés.
Apprécier l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et de la déployabilité d'un modèle ML
Déployer des modèles de ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur site.
Mettre à l'échelle le processus de déploiement du ML afin d'accommoder plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.
En savoir plus...
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l'écosystème ML ne concerne pas seulement MLFlow, mais également Optuna, Hyperopt, Docker et Docker-Compose
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