Félicitations !

Développer des modèles de Machine Learning pour la production

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

Passer de l'expérimentation à la production

  • Identifier ce qui rend une expérimentation ML prête pour la production
  • Reconnaître les causes de la dette technique

Image : une chemise avec des documents et un fichier de code sur un ordinateur

  • Rédiger une documentation efficace et du code maintenable
  • Une bonne documentation et un code maintenable réduisent la dette technique
Développer des modèles de Machine Learning pour la production

Assurer la reproductibilité

  • Garantir la reproductibilité en machine learning
  • Effectuer du feature engineering pour optimiser les performances du pipeline de machine learning

livre sur le feature engineering

  • Concevoir des expériences reproductibles
  • Mettre en place la versioning des données et des modèles pour suivre les changements
Développer des modèles de Machine Learning pour la production

Déployer des modèles ML

  • Packager les modèles ML et leurs environnements pour un déploiement sur différents frameworks
  • Garantir l'évolutivité des modèles de machine learning pour gérer des charges plus importantes

docker

  • Quatre principes MLOps : Continuous Integration, Continuous Delivery, Continuous Training et Continuous Monitoring
Développer des modèles de Machine Learning pour la production

Tester + Évaluer

  • Différents types de tests : tests unitaires, tests d'intégration, smoke tests

robots utilisant des données

  • Évaluer la fiabilité du modèle pour garantir des résultats justes
  • Tester les modèles pour repérer les problèmes potentiels et améliorer les performances
Développer des modèles de Machine Learning pour la production

Continuez !

  • Appliquer ce que vous avez appris à un projet réel
  • Assurer reproductibilité, évolutivité, fiabilité, et surveiller la dérive des données
  • Mettre en place un cadre d'expérimentation pour l'A/B testing de votre modèle
  • Réentraîner et mettre à jour régulièrement votre modèle pour qu'il reste pertinent et précis
  • Continuer à apprendre et à explorer les nouveautés en machine learning
  • Poursuivre l'amélioration de vos compétences et de votre expertise
Développer des modèles de Machine Learning pour la production

C'est parti !

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