Maîtriser Intégrer le Machine Learning en environnement industriel : méthodes et enjeux | Tondrak

Intégrer le Machine Learning en environnement industriel : méthodes et enjeux propose un chemin balisé, du premier module au certificat.

Cette formation aborde les méthodes concrètes pour transformer un modèle d'apprentissage automatique en solution opérationnelle. Les participants découvrent comment structurer un pipeline de production, gérer les données, déployer des modèles et en assurer la maintenance. L'accent est mis sur les bonnes pratiques pour réduire les coûts et les délais tout en garantissant la qualité des résultats.

Objectifs

• Comprendre les étapes du cycle MLOps de l'idée au déploiement.", "Savoir structurer un pipeline de production pour les modèles d'IA.", "Maîtriser les outils pour automatiser l'entraînement et le déploiement.", "Identifier les risques et les solutions pour une maintenance efficace.", "Appliquer les bonnes pratiques pour réduire les coûts et les délais."]

Programme

[{"module": "Cycle MLOps : de l'expérimentation à la production", "content": "Présentation des phases clés : modélisation, validation, déploiement et suivi. Études de cas sur l'automatisation des pipelines. Focus sur la gestion des données en production et l'intégration des feedbacks utilisateurs. Ateliers pratiques sur la mise en place d'un environnement de production avec des outils open source.", "duration_hours": 7}]

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).