Détails
- 10 Sections
- 38 Lessons
- 21 heures
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- 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
