Rejoignez le cours Opérationnaliser les modèles ML :
MLOps pour une IA évolutive et plongez dans la transformation de prototypes prometteurs de machine learning en systèmes robustes, évolutifs et maintenables. Améliorez votre compréhension grâce à des démonstrations pratiques, des outils précieux et des études de cas de grandes entreprises comme Netflix, Uber et Google.
Ce programme est conçu pour les data scientists, ingénieurs en machine learning, praticiens de l'IA et professionnels IT désireux d'opérationnaliser leurs workflows de ML et d'optimiser la gestion de leur infrastructure.
Les prérequis incluent une compréhension de base des concepts de machine learning, une familiarité avec Python, et une expérience avec Docker et les technologies de conteneurisation. À la fin du cours, vous serez capable d'opérationnaliser des modèles ML en concevant des workflows MLOps évolutifs, en automatisant le déploiement via des pipelines CI/CD, en surveillant la performance, en détectant la dérive des données, et en optimisant l'infrastructure IA avec des outils tels que Docker, MLflow et Kubernetes.
Ces compétences vous permettront de soutenir efficacement les applications IA dans le monde réel.
Fournisseur :
Coursera
Catégories :
Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Machine Learning, Cours de MLOps, Cours de Docker, Cours de Kubernetes, Cours de CI/CD, Cours de Déploiement de Modèles, Cours de Dérive des Données, Cours de Conteneurisation
