En ligne ou sur site, les formations MLflow animées par un instructeur montrent, grâce à une pratique interactive et pratique, comment utiliser MLflow pour simplifier et gérer le cycle de vie du machine learning.
La formation MLflow est disponible sous forme de "formation en ligne animée" ou de "formation sur site animée". La formation en ligne animée (également appelée "formation à distance animée") est assurée via un bureau à distance interactif. La formation sur site animée peut être dispensée sur les sites de votre entreprise en Louvain ou dans les centres de formation de NobleProg en Louvain.
NobleProg -- Votre prestataire de formation local
Louvain
Park Inn by Radisson Leuven, Martelarenlaan 36, Louvain, Belgique, 3010
Louvain
Louvain (en néerlandais Leuven, en allemand Löwen) est une ville néerlandophone de Belgique située en Région flamande, chef-lieu de la province du Brabant flamand et chef-lieu de l'arrondissement qui porte son nom. Elle est arrosée par la Dyle, affluent du Rupel. C'est une ville universitaire où siège la Katholieke Universiteit Leuven, branche néerlandophone née de la scission de la plus ancienne université de Belgique. Louvain est aussi connue pour abriter le siège de l'entreprise AB InBev, la plus grande brasserie du monde. Louvain est la capitale de la bière en Belgique.
Cette formation en présentiel ou en ligne, dispensée par un formateur, s'adresse aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la création de modèles ML et optimiser les processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer MLflow ainsi que les bibliothèques et frameworks ML associés.
Comprendre l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et du déploiement d'un modèle ML.
Déployer des modèles ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs en local.
Évoluter le processus de déploiement ML pour permettre à plusieurs utilisateurs de collaborer sur un même projet.
Mettre en place un registre centralisé afin d'expérimenter, de reproduire et de déployer des modèles 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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