MLOps entièrement automatisé

Dans le monde du Machine Learning, réussir le déploiement d'un système de ML demande bien plus que de mettre au point un modèle précis. Il faut gérer l'ensemble du cycle de vie du système de ML, depuis la compréhension du contexte d'affaires et des données jusqu'à la conception du système, puis son déploiement en production.

Dans cet exercice, vous aurez l'occasion de vérifier vos connaissances du cycle de vie MLOps en identifiant les étapes qui décrivent le plus fidèlement le processus de création et de déploiement d'un système de ML. À la fin de l'exercice, vous devriez mieux comprendre les étapes du cycle de vie MLOps et la façon dont elles s'articulent entre elles.

Choisissez la réponse qui décrit le plus exactement les étapes du cycle de vie MLOps.