MLOps entièrement automatisé

Dans le monde du Machine Learning, déployer un système de ML performant ne se résume pas à produire un modèle précis. Il faut gérer tout le cycle de vie du système de ML, depuis la compréhension du contexte métier et des données jusqu’à la conception du système, puis son déploiement en production.

Dans cet exercice, vous allez tester vos connaissances du cycle de vie MLOps en identifiant les étapes qui décrivent le plus fidèlement la construction et le déploiement d’un système de ML. À la fin, vous aurez une meilleure vision des étapes du cycle de vie MLOps et de leurs liens entre elles.

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