Modèles de Machine learning : garantir la pérennité
Le Machine Learning ne se limite pas à écrire des algorithmes de prédiction, ce n’est que l’un des derniers maillons d’une chaine qui va de la donnée brute aux outils de supervision du modèle. Dans ce Livre Blanc, nos experts en Machine Learning présentent toutes les étapes à suivre pour construire cette chaine de bout en bout. De l’extraction de la donnée, puis son traitement, son analyse jusqu’à l’exposition du modèle et la surveillance, vous serez guidé pas à pas pour tout créer dans Azure.
Vous aurez ainsi un aperçu du travail nécessaire à fournir pour transformer un POC sur du Machine Learning en véritable produit prêt à aller en production avec les mêmes qualités qu’un développement classique : intégration continue, déploiement et monitoring.
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Le tutoriel pour industrialiser ses modèles de Machine Learning
✅ Un Lab dédié pour appliquer ensemble l’ingestion des données : étape primordiale pour nourrir les algorithmes de Machine Learning
✅ Des bouts de code prêts à l’emploi pour vous accompagner dans chaque étape
✅ Des exemples concrets pour illustrer les définitions et explications
✅ Un Lab pour apprendre à faire du Machine Learning avec Python
✅ Un Lab d’intégration continue et de déploiement continu sur la plateforme Azure DevOps
DevOps : facteur de réussite de l’industrialisation des modèles de ML
« DevOps is the union of people, process, and products to enable continuous delivery of value to our end users ». Donovan Brown - Principal DevOps Manager chez Microsoft
FAQ - Pourquoi télécharger ce Livre Blanc ?
Qui sont les rédacteurs de ce Livre Blanc ?
Ce Livre Blanc Technique est le fruit d’un travail collaboratif de nos Cellenzans. Passionnées par les problématiques de data et d’IA, ils se sont penchés sur une thématique opérationnelle pour vous accompagner dansle déploiement de projets en production opérables par une équipe grâce à l’association de Machine Learning et de DevOps.
Techniquement, que va m’apprendre à faire ce tutoriel ?
Si vous réalisez ce Lab sur l’industrialisation d’une solution de Machine Learning, vous saurez : créer une infrastructure Azure dédiée au traitement de données, transformer des données brutes de Twitter en données analysables, déployer un modèle de traitement de données en Python dans Azure, et activer du monitoring pour faire le suivi.
Quels sont les technologies et outils utilisés dans ce Lab ?
Les technologies avec lesquelles nos experts Machine Learning ont travaillé sont les suivantes : Azure Databricks, Azure Pipeline, Azure App Service, Azure Application Insight, Azure De-vOps, Docker, Python, Scala, C#.
Découvrez le tutorial pour apprendre à industrialiser une solution basée sur du Machine Learning dans Azure !
