Parcourez les cours MLOps ci-dessous - des points de départ populaires sur Coursera.

• Apprentissage automatique en production : DeepLearning.IA
• Apprentissage automatique (MLOps) : Démarrage : Google Cloud
• DevOps, DataOps, MLOps : Université de Duke
• Python Essentials for MLOps : Université de Duke
• Développer des solutions d'apprentissage automatique : AWS
• Outils MLOps : MLflow et Hugging Face : Université de Duke‎

MLOps, également connu sous le nom de DevOps pour l'apprentissage automatique, est une pratique qui combine l'apprentissage automatique (ML) et l'ingénierie logicielle pour aider les organisations à gérer et à déployer avec succès des modèles ML en production. Il se concentre sur l'intégration du développement, des tests et du déploiement des modèles de ML dans le cycle de vie global du développement logiciel.

MLOps vise à relever les défis associés au déploiement en production de modèles de ML, notamment le contrôle version, la reproductibilité, l'extensibilité, la surveillance et la maintenance continue. Il s'agit d'utiliser divers outils et techniques pour rationaliser le processus de développement du modèle ML et garantir son déploiement et son fonctionnement sans heurts dans les applications du monde réel.

En s'appuyant sur les pratiques MLOps, les organisations peuvent accélérer le développement et le déploiement des modèles de ML, réduire le temps et les efforts nécessaires à la maintenance et améliorer la fiabilité et les performances globales des systèmes de ML. Il permet aux data scientists et aux ingénieurs ML de collaborer efficacement avec les développeurs de logiciels et les équipes d'exploitation, ce qui se traduit par la fourniture efficace de solutions ML évolutives et robustes.

En résumé, MLOps joue un rôle crucial en permettant aux organisations d'opérationnaliser et d'étendre efficacement leurs initiatives d'apprentissage automatique, en veillant à ce que les modèles d'apprentissage automatique soient déployés et maintenus de manière durable et fiable. ‎

Pour faire carrière dans l'apprentissage automatique des opérations (MLOps), il existe plusieurs compétences que vous devriez envisager d'acquérir :

1. Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique (ML) : La compréhension des concepts et techniques sous-jacents de l'apprentissage automatique est cruciale pour les MLOps. Cela inclut la connaissance des algorithmes, de la régression, de la classification, du regroupement, etc.

2. Langages de programmation : La maîtrise de langages de programmation tels que Python et R est essentielle. Ces langages sont largement utilisés dans l'apprentissage automatique et la science des données, vous permettant de construire des modèles de ML et d'automatiser des processus.

3. Ingénierie des données : MLOps implique la gestion et le traitement de grands volumes de données. L'apprentissage de l'ingénierie des données, des pipelines de données et de l'utilisation des bases de données (par exemple, SQL) vous aidera à traiter efficacement les données dans un contexte de ML.

4. Informatique en nuage : Il est utile de se familiariser avec les plateformes de cloud computing telles que Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ou Microsoft Azure. MLOps exploite généralement les ressources de l'informatique en nuage pour des raisons d'évolutivité et de flexibilité.

5. Conteneurisation et orchestration : Comprendre les technologies de conteneurisation comme Docker et les outils d'orchestration comme Kubernetes est crucial pour déployer et gérer les modèles ML dans les environnements de production.

6. Pratiques DevOps : L'adoption de pratiques DevOps telles que le contrôle de version (par exemple, Git), l'intégration continue/le déploiement continu (CI/CD) et l'automatisation de l'infrastructure vous aidera à rationaliser les flux de travail et la collaboration en matière de ML.

7. Connaissance des frameworks ML : Il est important d'être familier avec les frameworks populaires d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch, ou scikit-learn. Ces cadres facilitent la construction, l'entraînement et le déploiement des modèles de ML.

8. Surveillance et gestion des modèles : L'acquisition de connaissances en matière de suivi des performances des modèles, de journalisation et de gestion des modèles de ML dans des scénarios du monde réel permet de garantir leur efficacité, leur fiabilité et leur précision.

9. Communication et collaboration : Le MLOps implique souvent de travailler avec des équipes interfonctionnelles. L'amélioration de vos compétences en matière de communication et de collaboration vous aidera à transmettre efficacement vos idées et vos exigences et à collaborer à des projets de ML.

10. Apprentissage continu : Le domaine des MLOps est en constante évolution. Rester à jour avec les nouveaux outils, les techniques et les avancées en matière d'apprentissage automatique et d'infrastructure de données est essentiel pour une croissance continue.

N'oubliez pas que le MLOps est un domaine interdisciplinaire qui combine l'apprentissage automatique, le génie logiciel et les opérations. En acquérant ces compétences, vous serez bien équipé pour prospérer dans le domaine des MLOps. ‎