Data & AI
Au carrefour de la science des données, de l’ingénierie logicielle et de l’automatisation des processus, le MLOps a émergé comme une discipline essentielle dans l’ère de l’Intelligence Artificielle. Grâce à l’essor du cloud computing, à l’adoption massive de l’Open Source, déployer et gérer des modèles d’apprentissage automatique est désormais plus accessible que jamais.
Aux côtés de nos experts en MLOps, plongez dans les meilleures pratiques pour orchestrer, surveiller et déployer vos modèles de manière efficace et reproductible. Industrialisez vos projets d’Intelligence Artificielle en unifiant les efforts de vos data scientists et de vos développeurs pour créer des pipelines d’apprentissage automatique robustes, tout en maintenant une gouvernance et une traçabilité impeccables.
Voir également :
DSIND
MLOps : industrialisation d’un projet de Data Science
Adopter les bonnes pratiques de développement pour la Data Science
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DSIN2
MLOps : mise en production d’un projet de Data Science
Favoriser le déploiement des changements de code, de données et de modèles en production
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DSIN3
MLOps : Run et évolutivité de modèles de Machine Learning
Savoir garantir la performance du modèle de Machine Learning dans la durée
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