Tests et automatisation des pipelines ML

Les systèmes d'apprentissage automatique du monde réel évoluent avec le temps à mesure que les données changent, faisant des tests automatisés une exigence critique pour les pipelines de production. Ce cours vous enseigne comment établir des tests structurés pour détecter les erreurs avant qu'elles n'affectent vos utilisateurs. Vous passerez de l'évaluation manuelle des modèles à la construction de flux de travail de tests automatisés qui valident la qualité des données, la correction du code et les performances du modèle. Grâce à des explications écrites claires et à des exemples de code pratiques, vous apprendrez à implémenter des vérifications robustes à chaque étape de votre pipeline d'apprentissage automatique. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des tests ML, y compris la validation des données, la régression des modèles et l'intégrité du pipeline. - Implémenter des tests automatisés à l'aide de pytest pour vérifier les étapes de prétraitement des données et d'ingénierie des caractéristiques. - Détecter la dérive des données et des concepts pour garantir que votre modèle reste précis à mesure que les données du monde réel changent. - Évaluer automatiquement les métriques de performance du modèle pendant les phases d'entraînement et de déploiement. - Configurer des flux de travail CI/CD de base pour exécuter automatiquement vos tests de pipeline ML. Le cours commence par les définitions de base et les fondements de la dégradation des systèmes d'apprentissage automatique, puis vous guide étape par étape dans l'écriture de suites de tests automatisés, la validation des entrées de données et la surveillance des sorties de modèles. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs ML, les scientifiques des données et les développeurs qui débutent dans les tests et souhaitent construire des pipelines d'apprentissage automatique fiables. Aucune expérience préalable en matière de tests n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à construire des pipelines d'apprentissage automatique stables et prêts pour la production.