Cette formation accompagne les participant·es dans la mise en place d’un processus MLOps pour une expérience de Machine Learning réalisée dans un notebook Jupyter. Elle vise à fournir aux participant·es les compétences techniques nécessaires pour gérer le cycle de vie des modèles de Machine Learning, favoriser la collaboration entre les équipes et automatiser les processus opérationnels. Ces pratiques assurent la reproductibilité, la fiabilité et le déploiement efficace des modèles en production.
La formation aura lieu les 28 et 29 février 2024.
Enjeux
Permettre aux participant·es de maximiser la valeur de leurs modèles de Machine Learning en mettant en place des pratiques et des processus qui favorisent leur déploiement fiable, évolutif et rentable, ainsi que l'adaptation aux nouvelles technologies.
Points forts
Compétences visées par ce programme sont les suivantes :
- Machine Learning Operations (MLOps)
- Ingénierie des données
- Coordination d'équipes ML
- Monitoring et gestion des modèles
- Infrastructure et déploiement cloud
Public cible
- Collaboratrices et collaborateurs de PMEs impactées par l’AI et le Machine Learning
- Scientifiques et ingénieur·es actif·ves dans le domaine des données et du Machine Learning
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