Ingénierie d'apprentissage automatique pour la production (MLOps)

3,0 credits · Deuxième cycle

Concevoir des systèmes de production d’apprentissage automatique de bout en bout. Pipelines, contraintes et exigences de déploiement. Besoins en données et pipelines de données. Stratégies de modélisation. Identification des technologies de base nécessaires pour la prise en charge des MLOps efficaces. Bonnes pratiques CI/CD dans le contexte des systèmes ML. Conception, construction et maintenance des systèmes de production de modèles d’apprentissage automatique.