Ne laissez plus les déploiements manuels créer des goulots d'étranglement et générer des risques. « Automatiser, évaluer et déployer des modèles d'apprentissage automatique en toute confiance » est une formation pratique destinée aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux data scientists désireux de maîtriser les pratiques MLOps en environnement de production. Vous irez au-delà de la simple recherche de scores de précision et apprendrez à prendre des décisions sophistiquées, fondées sur les données, en analysant les essais d’optimisation des hyperparamètres réalisés avec Optuna, tout en trouvant le juste équilibre entre les performances techniques et les indicateurs clés de performance (KPI) métier essentiels, tels que le coût d’inférence et la latence.

Le CORE de cette formation consiste à construire de A à Z un pipeline CI/CD complet à l’aide de GitHub Actions. Vous intégrerez MLflow pour assurer le suivi et la reproductibilité des expériences de bout en bout, et mettrez en place des contrôles de validation essentiels qui empêcheront automatiquement les modèles peu performants d’atteindre la production. À l’issue de cette formation, vous disposerez d’un projet prêt à être ajouté à votre portfolio, qui prouvera que vous êtes capable de créer, de gérer et de déployer en toute confiance des systèmes d’apprentissage automatique fiables, automatisés et évolutifs, comblant ainsi le fossé critique entre l’expérimentation et la valeur concrète. À l’issue de cette formation, les apprenants sont encouragés à approfondir leur expertise avec la « Spécialisation MLOps » ou à explorer des techniques avancées de modélisation dans le cadre de la « Spécialisation Deep Learning ».