Plateforme ML
MLflow
MLflow structure le cycle de vie du Machine Learning autour des expériences, des artefacts et des versions de modèles. Il facilite la comparaison reproductible des modèles, le passage du développement au déploiement et la conservation d’un historique partagé des entraînements et évaluations.
Compétences associées
- Prévision
Prévision
Des modèles conçus et évalués avec méthode, puis intégrés aux systèmes opérationnels et suivis en production.
- MLOps
MLOps
Opérationnaliser les modèles de Machine Learning par le déploiement automatisé, la surveillance, le versionnement et la gestion du cycle de vie en environnement de production