Avec l'explosion des applications ML et de l'IA, il est clair que le développement d'un modèle précis n'est qu'une partie du problème. Pour créer avec succès un produit alimenté par l'apprentissage automatique, il est nécessaire d'établir des pratiques et une infrastructure MLOps permettant d'entraîner, de déployer et de gérer des modèles ML en production. Parmi les sujets clés figurent :
- Les outils MLOps
- La dérive des modèles et leur surveillance
- Le réentraînement fluide et le versionnage des modèles
- Le versionnage des données ainsi que le stockage des artefacts.
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