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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Français

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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Français

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Ce que vous apprendrez

  • Identifier et utiliser les principales technologies nécessaires à des pratiques MLOps efficaces

  • Adopter les bonnes pratiques de CI/CD pour les systèmes de ML

  • Configurer et provisionner des architectures Google Cloud pour profiter d'environnements MLOps fiables et efficaces

  • Implémenter des workflows d'entraînement et d'inférence fiables et reproductibles

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Cloud Management
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Cloud Deployment
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Automation
  • Catégorie : Application Lifecycle Management
  • Catégorie : DevOps
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Cloud Platforms

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : AI Workflows

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Évaluations

2 devoirs

Enseigné en Français

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 4 modules dans ce cours

Ce module fournit une présentation du cours

Inclus

1 vidéo

Les difficultés des professionnels du MLLe concept du DevOps en MLLes trois phases du cycle de vie du MLAutomatiser le processus de ML

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

Qu'est-ce que Vertex AI et pourquoi une plate-forme unifiée est-elle importante ?Présentation du MLOps sur Vertex AIEn quoi Vertex AI est-il utile dans le workflow de ML ? Partie 1En quoi Vertex AI est-il utile dans le workflow de ML ? Partie 2

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6 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Résumé

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1 vidéo1 lecture

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