Le Workflow Complet d'un Projet ML : du Développement à la Production

De nombreuses formations enseignent l'entraînement de modèles, mais peu expliquent comment transformer un notebook en un système fiable. Ce cours présente le cycle de vie complet du projet requis pour apporter une valeur commerciale réelle grâce au machine learning. À la fin de ce cours, vous comprendrez les étapes essentielles d'un projet ML, de l'exploration initiale des données et du développement de modèles au déploiement, à la maintenance et à la surveillance, vous permettant de passer d'expériences isolées à des solutions prêtes pour la production. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les étapes critiques pour traduire un besoin commercial en un problème de machine learning résoluble. * Pratiquer les techniques de préparation des données et d'ingénierie des caractéristiques essentielles pour un entraînement de modèle robuste. * Construire des modèles ML fondamentaux et évaluer leurs performances à l'aide de métriques standard. * Configurer le suivi des expériences de base et le versionnage des modèles pour la reproductibilité et la collaboration en équipe. * Appliquer les concepts de base de la conteneurisation et les modèles de déploiement adaptés aux environnements de production. * Mettre en œuvre des stratégies de base de surveillance et de maintenance pour garantir la fiabilité du modèle au fil du temps. Nous commençons par la terminologie clé et les concepts fondamentaux, puis nous parcourons systématiquement les phases de développement, d'entraînement, de validation et d'opérationnalisation d'un projet ML, en nous concentrant sur des exercices écrits pratiques. Ce cours est conçu pour les débutants absolus en machine learning qui souhaitent comprendre le workflow pratique d'un Data Scientist ou d'un ML Engineer. Aucune expérience préalable avec MLOps ou les systèmes de production n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à apprendre comment livrer des projets de machine learning qui fonctionnent dans le monde réel.