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
Objectifs pédagogiques
- 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
Programme de formation
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Introduction au MLOps (3 heures)
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Les principes clés du MLOps et son importance dans le déploiement de Machine Learning en production
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Les défis et les considérations spécifiques liés à la mise en production des modèles de Machine Learning
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Les concepts de gestion du cycle de vie des modèles et l’approche DevOps pour le Machine Learning
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Préparation des Données et Entraînement des Modèles (5 heures)
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Les bonnes pratiques pour la préparation et la gestion des données d’entraînement
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Les techniques de validation croisée et d’évaluation des modèles
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L’utilisation d’outils et de frameworks pour l’entraînement efficace des modèles
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Travaux pratiques : Préparation des données et entraînement de modèles de Machine Learning
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Déploiement des Modèles de Machine Learning (6 heures)
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Les différents types de déploiement des modèles (ex. : déploiement en tant que service, déploiement sur le cloud, déploiement sur des appareils embarqués)
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Les techniques de conteneurisation des modèles pour une portabilité et une scalabilité optimales
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La gestion des versions, la surveillance et les tests des modèles déployés
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Travaux pratiques : Déploiement de modèles de Machine Learning en utilisant des outils et des plateformes
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Gestion et Maintenance des Modèles Déployés (4 heures)
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Les stratégies de gestion des versions et de mise à jour des modèles en production
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La surveillance de la performance des modèles et la détection des dégradations
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La rétroaction des utilisateurs et l’amélioration continue des modèles déployés
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Travaux pratiques : Gestion et maintenance des modèles déployés en production
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Sécurité, Éthique et Conformité dans le MLOps (3 heures)
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Les considérations de sécurité liées aux modèles de Machine Learning en production
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Les défis éthiques et les bonnes pratiques pour l’utilisation responsable des modèles
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La conformité aux réglementations en matière de protection des données et de confidentialité
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Travaux pratiques : Évaluation des aspects de sécurité, d’éthique et de conformité dans le déploiement de modèles
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Instructeur
