Aperçu du cours
Objectif de formation: Les participants apprendront les meilleures pratiques, les outils et les techniques pour gérer le cycle de vie complet des modèles de Machine Learning, de leur développement à leur déploiement et leur maintenance dans des environnements de production.
Prérequis
- Une connaissance de base des concepts de Machine Learning et de la programmation est recommandée
Fonctionnalités
- Comprendre les principes et les concepts clés du MLOps pour le déploiement de Machine Learning en production
- Maîtriser les étapes du cycle de vie des modèles de Machine Learning, de la préparation des données à la maintenance en production
- Utiliser des outils et des techniques pour le déploiement efficace des modèles de Machine Learning
- Gérer la performance, la sécurité, l'éthique et la conformité des modèles déployés
- Acquérir une vision globale de l'approche MLOps et de ses implications pratiques
Public ciblé
- data scientists
- ingénieurs en Machine Learning
- développeurs
- responsables de projets en IA
- architectes de données
- toute personne impliquée dans le déploiement de modèles de Machine Learning en production
Détails
- 10 Sections
- 38 Lessons
- 21 heures
Expand all sectionsCollapse all sections
- Introduction au MLOps (3 heures)3
- 1.1Les principes clés du MLOps et son importance dans le déploiement de Machine Learning en production
- 1.2Les défis et les considérations spécifiques liés à la mise en production des modèles de Machine Learning
- 1.3Les concepts de gestion du cycle de vie des modèles et l’approche DevOps pour le Machine Learning
- Introduction au MLOps (3 heures)3
- 2.1Les principes clés du MLOps et son importance dans le déploiement de Machine Learning en production
- 2.2Les défis et les considérations spécifiques liés à la mise en production des modèles de Machine Learning
- 2.3Les concepts de gestion du cycle de vie des modèles et l’approche DevOps pour le Machine Learning
- Préparation des Données et Entraînement des Modèles (5 heures)4
- 3.1Les bonnes pratiques pour la préparation et la gestion des données d’entraînement
- 3.2Les techniques de validation croisée et d’évaluation des modèles
- 3.3L’utilisation d’outils et de frameworks pour l’entraînement efficace des modèles
- 3.4Travaux pratiques : Préparation des données et entraînement de modèles de Machine Learning
- Préparation des Données et Entraînement des Modèles (5 heures)4
- 4.1Les bonnes pratiques pour la préparation et la gestion des données d’entraînement
- 4.2Les techniques de validation croisée et d’évaluation des modèles
- 4.3L’utilisation d’outils et de frameworks pour l’entraînement efficace des modèles
- 4.4Travaux pratiques : Préparation des données et entraînement de modèles de Machine Learning
- Déploiement des Modèles de Machine Learning (6 heures)4
- 5.1Les différents types de déploiement des modèles (ex. : déploiement en tant que service, déploiement sur le cloud, déploiement sur des appareils embarqués)
- 5.2Les techniques de conteneurisation des modèles pour une portabilité et une scalabilité optimales
- 5.3La gestion des versions, la surveillance et les tests des modèles déployés
- 5.4Travaux pratiques : Déploiement de modèles de Machine Learning en utilisant des outils et des plateformes
- Déploiement des Modèles de Machine Learning (6 heures)4
- 6.1Les différents types de déploiement des modèles (ex. : déploiement en tant que service, déploiement sur le cloud, déploiement sur des appareils embarqués)
- 6.2Les techniques de conteneurisation des modèles pour une portabilité et une scalabilité optimales
- 6.3La gestion des versions, la surveillance et les tests des modèles déployés
- 6.4Travaux pratiques : Déploiement de modèles de Machine Learning en utilisant des outils et des plateformes
- Gestion et Maintenance des Modèles Déployés (4 heures)4
- 7.1Les stratégies de gestion des versions et de mise à jour des modèles en production
- 7.2La surveillance de la performance des modèles et la détection des dégradations
- 7.3La rétroaction des utilisateurs et l’amélioration continue des modèles déployés
- 7.4Travaux pratiques : Gestion et maintenance des modèles déployés en production
- Gestion et Maintenance des Modèles Déployés (4 heures)4
- 8.1Les stratégies de gestion des versions et de mise à jour des modèles en production
- 8.2La surveillance de la performance des modèles et la détection des dégradations
- 8.3La rétroaction des utilisateurs et l’amélioration continue des modèles déployés
- 8.4Travaux pratiques : Gestion et maintenance des modèles déployés en production
- Sécurité, Éthique et Conformité dans le MLOps (3 heures)4
- 9.1Les considérations de sécurité liées aux modèles de Machine Learning en production
- 9.2Les défis éthiques et les bonnes pratiques pour l’utilisation responsable des modèles
- 9.3La conformité aux réglementations en matière de protection des données et de confidentialité
- 9.4Travaux pratiques : Évaluation des aspects de sécurité, d’éthique et de conformité dans le déploiement de modèles
- Sécurité, Éthique et Conformité dans le MLOps (3 heures)4
- 10.1Les considérations de sécurité liées aux modèles de Machine Learning en production
- 10.2Les défis éthiques et les bonnes pratiques pour l’utilisation responsable des modèles
- 10.3La conformité aux réglementations en matière de protection des données et de confidentialité
- 10.4Travaux pratiques : Évaluation des aspects de sécurité, d’éthique et de conformité dans le déploiement de modèles
Instructeur
