Informatique Cloud et MLOps : Pipelines de ML
Artificial Intelligence
| Intermédiaire
- 11 vidéos | 26m 24s
- Inclut une appréciation
- Obtient un badge
Les pipelines de ML aident les organisations à améliorer les normes des modèles d'apprentissage automatique (ML), à améliorer leur stratégie commerciale et à réduire le travail redondant et les erreurs de communication. Ils consistent en une série d'étapes du flux de travail de ML exécutées de manière connectée et automatisée/semi-automatisée. Dans ce cours, vous apprendrez les bases des pipelines de ML. Découvrez les utilisations et les avantages des pipelines de ML et les caractéristiques des pipelines manuels et automatisés. Ensuite, vous découvrirez les meilleures pratiques pour créer des pipelines et les trois types d'environnements dans le processus MLOps. Enfin, examinez l'importance de la CI/CD dans le domaine ML, l'objectif des tests de pipeline de ML et les outils et cadres de test de pipeline de ML. À l'issue de cette formation, vous serez en mesure de définir les pipelines de ML et leurs avantages.
CE QUE VOUS ALLEZ APPRENDRE
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Découvrir les concepts clés abordés dans ce cours
Décrire le concept et les cas d'utilisation des pipelines de ml
Identifier les caractéristiques des pipelines manuels de ml
Nommer les caractéristiques du pipeline de ml automatisé
Reconnaître les meilleures pratiques en matière de préparation et de construction du pipeline de ml
Décrire les trois types d'environnements dans le processus mlops -
Énoncer l'importance de ci/cd dans le ml
Reconnaître les cas d'utilisation et les technologies de ci/cd dans l'apprentissage automatique (ml)
Décrire l'objectif et la nécessité des tests du pipeline de ml
Liste des outils et des cadres de test du pipeline de ml
Résumer les concepts clés abordés dans ce cours
EN SUIVANT CE COURS
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43sDans cette vidéo, vous découvrirez les concepts clés abordés dans ce cours. ACCÈS GRATUIT
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2m 14sÀ l'issue de cette vidéo, vous serez en mesure de présenter le concept et les cas d'utilisation des pipelines de ML. ACCÈS GRATUIT
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3. Pipelines manuels1m 19sÀ l'issue de cette vidéo, vous saurez identifier les caractéristiques des pipelines manuels de ML. ACCÈS GRATUIT
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4. Pipelines automatisés1m 27sDans cette vidéo, nous nommerons les caractéristiques du pipeline de ML automatisé. ACCÈS GRATUIT
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5. Meilleures pratiques en matière de préparation et de construction du pipeline de ML2m 32sDans cette vidéo, découvrez les meilleures pratiques en matière de préparation et de construction du pipeline de ML. ACCÈS GRATUIT
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6. Environnements de développement, de pré-production et de production2m 12sÀ l'issue de cette vidéo, vous serez en mesure de présenter les trois types d'environnements dans le processus MLOps. ACCÈS GRATUIT
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7. Pipelines CI/CD2m 50sDans cette vidéo, nous allons expliquer l'importance de CI/CD dans le ML. ACCÈS GRATUIT
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8. Cas d'utilisation pour CI/CD3m 5sDans cette vidéo, découvrez les cas d'utilisation et les technologies de CI/CD dans le domaine de l'apprentissage automatique (ML). ACCÈS GRATUIT
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9. Test des pipelines de ML5m 16sÀ l'issue de cette vidéo, vous serez en mesure d'expliquer l'objectif et la nécessité des tests de pipeline de ML. ACCÈS GRATUIT
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10. Outils et cadres de test du pipeline de ML4m 13sÀ l'issue de cette vidéo, vous serez en mesure de dresser la liste des outils et frameworks de test du pipeline de ML. ACCÈS GRATUIT
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11. Résumé du cours.33sDans cette vidéo, nous allons résumer les concepts clés abordés dans ce cours. ACCÈS GRATUIT
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