L’apprentissage automatique dans la vraie vie
L’apprentissage automatique dans la vraie vie
Petit guide pour la mise en production
À propos du livre
Automatisation, déploiement, monitoring, tests, versioning, organisation d'équipes et techniques de collaboration.
À la fin de cet ouvrage, vous aurez une vision plus complète de ce qu’est une API web desservant des prédictions, un pipeline de données, du versionning de data, du monitoring de dérive de modèle, des containeurs, etc.
À propos de l'auteur
Table des matières
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Introduction
- Remerciements
- Pour qui ?
- Pourquoi ?
- Comment ?
- Garder l’esprit ouvert
- Que signifie mettre un modèle en production ?
- Dans quelle mesure doit-on s’inspirer du développement logiciel classique ?
- Clarifications lexicales
- L’idée de mise en production doit être présente dès le début du projet
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Automatiser un système prédictif
- Quelle part d’automatisation est souhaitée et acceptable dans le machine learning ?
- Construire un socle solide avec des données pérennes
- Automatiser l’entraînement
- Automatiser l’inférence
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Tirer profit du machine learning en production
- Maîtriser son impact et détecter des bugs avec le monitoring
- Les spécificités du monitoring en data science
- Passer à l’échelle
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Conduire le succès d’un système prédictif
- Donner confiance dans le modèle
- Organiser son équipe
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Conclusion
- Aperçu d’autres formes de machine learning
- Le mot de la fin
- Les resources qui m’ont aidé à écrire ce guide
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