Azure Machine Learning et MLOps : Créez et déployez des modèles ML

La demande de modèles d’apprentissage automatique qui ne sont pas seulement développés, mais aussi déployés et gérés de manière fiable dans des environnements de production augmente rapidement.MLOps (Machine Learning Operations) comble le fossé entre le développement de modèles et la disponibilité opérationnelle, ce qui en fait une compétence essentielle pour les professionnels des données modernes. Ce cours vous fournit les connaissances essentielles et la compréhension pratique pour créer, déployer et gérer des modèles de machine learning à l’aide d’Azure Machine Learning, en veillant à ce que vos modèles passent de l’expérimentation à l’impact réel de manière transparente. Ce que vous apprendrez: * Comprendre les concepts et principes de base des opérations d'apprentissage automatique (MLOps). * Naviguer et utiliser les services clés au sein de la plate-forme Azure Machine Learning. * Développez, entraînez et enregistrez efficacement des modèles d'apprentissage automatique dans Azure. * Mettre en œuvre des pratiques MLOps fondamentales pour le versioning de modèle, l'intégration continue et les pipelines de déploiement automatisés. * Conteneuriser les modèles d'apprentissage automatique pour un déploiement cohérent et évolutif. * Configurer la surveillance et la gouvernance de base pour les modèles déployés afin de suivre les performances et d'assurer la fiabilité. * Appliquer les meilleures pratiques pour gérer le cycle de vie de bout en bout de l'apprentissage automatique sur Azure. En commençant par une vue d'ensemble complète des principes fondamentaux de MLOps, ce cours vous guide dans la configuration de votre espace de travail Azure Machine Learning, le développement de modèles, puis l'application des pratiques MLOps pour les déployer et les gérer tout au long de leur cycle de vie. Ce cours est conçu pour les débutants absolus dans les opérations de machine learning et le déploiement de ML basé sur le cloud. Commencez votre parcours vers l'opérationnalisation des modèles de machine learning en toute confiance.