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

  • 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

  • 43s
    Dans cette vidéo, vous découvrirez les concepts clés abordés dans ce cours. ACCÈS GRATUIT
  • 2m 14s
    À l'issue de cette vidéo, vous serez en mesure de présenter le concept et les cas d'utilisation des pipelines de ML. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    3.  Pipelines manuels
    1m 19s
    À l'issue de cette vidéo, vous saurez identifier les caractéristiques des pipelines manuels de ML. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    4.  Pipelines automatisés
    1m 27s
    Dans cette vidéo, nous nommerons les caractéristiques du pipeline de ML automatisé. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    5.  Meilleures pratiques en matière de préparation et de construction du pipeline de ML
    2m 32s
    Dans cette vidéo, découvrez les meilleures pratiques en matière de préparation et de construction du pipeline de ML. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    6.  Environnements de développement, de pré-production et de production
    2m 12s
    À l'issue de cette vidéo, vous serez en mesure de présenter les trois types d'environnements dans le processus MLOps. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    7.  Pipelines CI/CD
    2m 50s
    Dans cette vidéo, nous allons expliquer l'importance de CI/CD dans le ML. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    8.  Cas d'utilisation pour CI/CD
    3m 5s
    Dans cette vidéo, découvrez les cas d'utilisation et les technologies de CI/CD dans le domaine de l'apprentissage automatique (ML). ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    9.  Test des pipelines de ML
    5m 16s
    À l'issue de cette vidéo, vous serez en mesure d'expliquer l'objectif et la nécessité des tests de pipeline de ML. ACCÈS GRATUIT
  • Verrouillé
    10.  Outils et cadres de test du pipeline de ML
    4m 13s
    À 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
  • Verrouillé
    11.  Résumé du cours.
    33s
    Dans cette vidéo, nous allons résumer les concepts clés abordés dans ce cours. ACCÈS GRATUIT

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