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Dans ce premier chapitre, vous aborderez les étapes fondamentales de tout projet d'apprentissage machine : la conception d'un cas d'usage de bout en bout, l'analyse exploratoire des données et la préparation des données. À la fin du chapitre, vous comprendrez bien les premières étapes d'un projet d'apprentissage machine, de la définition d'un cas d'usage jusqu'à la préparation des données en vue du traitement ultérieur et de l'entraînement du modèle.
Ce chapitre explore en profondeur les processus essentiels d'entraînement et d'évaluation d'un modèle. Il comprend quatre leçons complètes portant sur différents aspects de l'ingénierie et de la sélection des caractéristiques, de l'entraînement, de la consignation des expériences et de l'évaluation du modèle.
Ce chapitre traite des éléments essentiels du déploiement d'un modèle, une phase clé du cycle de vie de l'apprentissage machine. En commençant par les tests, il enchaîne avec les composants architecturaux, en mettant l'accent sur les magasins de caractéristiques et les registres de modèles. Ensuite, nous aborderons l'empaquetage et la conteneurisation. Le chapitre se termine par un survol de l'intégration continue et du déploiement continu (CI/CD).
Dans le dernier chapitre, vous aborderez les subtilités de la surveillance du modèle, une phase critique du cycle de vie de l'apprentissage machine.
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