La phase de développement

MLOps pour les affaires

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

Étapes clés de la phase de développement

  Phase de développement

MLOps pour les affaires

Préparation des données ou ingénierie des caractéristiques

  Préparation des données

MLOps pour les affaires

Préparation des données ou ingénierie des caractéristiques

Ici,

  • Centraliser dans une base de données
  • Mettre en forme des données lisibles par les modèles de ML
  • Ingénierie des caractéristiques
    • Regrouper les données
    • Remplacer les données manquantes
    • Gérer les valeurs extrêmes

Personnes impliquées

  • Ingénieur(e) de données, scientifique des données et expert(e) d'affaires

$$

Une feuille avec des chiffres

MLOps pour les affaires

Entraînement du modèle ou expérimentation

Développement et entraînement du modèle

MLOps pour les affaires

Entraînement du modèle ou expérimentation

Tâches :

  • Entraîner et régler le modèle de Machine Learning
  • Comparer aux options alternatives
  • Évaluer la performance

Important

  • Consigner automatiquement tous les résultats

 

Rôle de

  • Scientifique des données / ingénieur(e) en Machine Learning

$$

Un hybride humain-robot écrivant du code

MLOps pour les affaires

Évaluation du modèle

Évaluation du modèle

MLOps pour les affaires

Évaluation du modèle

$$

Une personne évaluant du code

Nous vérifions ici

  • Les exigences d'affaires sont-elles respectées ?
    • p. ex., protection des données
  • Stress test du modèle
    • simuler des conditions extrêmes
  • Comportement du modèle
    • fairness ?

$$

Rôle de

  • Scientifique des données / ingénieur(e) en Machine Learning
MLOps pour les affaires

Mise à l'essai et vérification

Mise à l'essai et vérification

MLOps pour les affaires

Mise à l'essai et vérification

Appliquer l'ingénierie logicielle

  • Essais et
  • Bonnes pratiques

au modèle de ML, p. ex.

  • Le modèle n'a aucun effet néfaste sur le système global

Rôle de

  • Ingénieur(e) logiciel(le) / ingénieur(e) en Machine Learning

Mise à l'essai du code

MLOps pour les affaires

Passons à la pratique du développement de modèles

MLOps pour les affaires

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