Félicitations !

Déployer des modèles de Machine Learning en production

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

Passer de l'expérimentation à la production

  • Déterminer quand une expérimentation ML est prête pour la production
  • Reconnaitre les sources de dette technique

Image : une image d'un dossier avec des documents et un fichier de code sur un ordinateur

  • Rédiger une documentation efficace et un code facile à maintenir
  • Une bonne documentation et un code maintenable réduisent la dette technique
Déployer des modèles de Machine Learning en production

Assurer la reproductibilité

  • Assurer la reproductibilité en machine learning
  • Faire de l'ingénierie des caractéristiques pour optimiser le pipeline de machine learning

livre sur l'ingénierie des caractéristiques

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

Déployer des modèles ML

  • Préparer les modèles et environnements ML pour le déploiement dans divers cadres
  • Assurer l'évolutivité des modèles de machine learning pour gérer de plus fortes charges

docker

  • Quatre principes MLOps : intégration continue, livraison continue, entrainement continu et surveillance continue
Déployer des modèles de Machine Learning en production

Tester + évaluer

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

robots utilisant des données

  • Évaluer la fiabilité du modèle pour garantir des résultats exacts
  • Tester les modèles pour repérer les problèmes et améliorer la performance
Déployer des modèles de Machine Learning en production

Continuez !

  • Mettre en pratique ce cours dans un projet réel
  • Assurer la reproductibilité, l'évolutivité, la 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 exact
  • Continuer d'apprendre et d'explorer les nouveautés en machine learning
  • Poursuivre l'amélioration de vos compétences et de votre expertise
Déployer des modèles de Machine Learning en production

Allons-y !

Déployer des modèles de Machine Learning en production

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