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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Français
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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Français
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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
Informations sur le cours
Objectifs
- Identifier et utiliser les principales technologies nécessaires à des pratiques MLOps efficaces
- Adopter les bonnes pratiques de CI/CD pour les systèmes de ML
- Configurer et provisionner des architectures Google Cloud pour profiter d'environnements MLOps fiables et efficaces
- Implémenter des workflows d'entraînement et d'inférence fiables et reproductibles
Prérequis
Avoir suivi la formation "Machine Learning with Google Cloud" ou avoir une expérience équivalente
Cible
Data scientists qui souhaitent faire passer rapidement un prototype de machine learning en production pour obtenir un résultat commercial. Ingénieurs logiciel qui souhaitent développer leurs compétences en machine learning Ingénieurs en ML qui souhaitent adopter Google Cloud.
Langues disponibles
English, français, 한국어, português (Brasil), español (Latinoamérica) et 日本語
Que faire après avoir terminé ce cours ?
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