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 Calgary ou dans nos centres de formation d'entreprise de NobleProg en Calgary.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Calgary - Macleod Place II
5940 Macleod Trail SW, Calgary, Canada, T2H2H4
Stratégiquement situé à quelques minutes du centre-ville, le centre offre un accès facile car il se trouve à côté de deux routes principales et la station Chinook Light Rapid Transit est à seulement deux pâtés de maisons.
Calgary – Centre Altius
Centre Altius Bureau 2500, 500, 4e Avenue Sud-Ouest, Calgary, AB T2P 2V6, Calgary, Canada, T2P 2V6
Un Espace de Travail Prestigieux avec une Connexion Urbaine Sans Faille
Rejoignez le réseau d’affaires exclusif de Calgary à Altius Centre, relié à la ville par le Plus 15 Skywalk. Installez votre bureau en plein cœur du centre-ville, entouré d’entreprises dynamiques et de secteurs florissants.
Optimisez votre productivité dans un espace moderne, doté d’un salon d’affaires accessible et d’un studio de visioconférence de pointe. Profitez d’un accès facile à une multitude de services, tous à quelques pas grâce au skywalk.
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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