Formation PyCaret

Présentation

MLOps (Machine Learning Opérations for Production) est un ensemble de pratiques standardisées utilisées pour construire, déployer et gérer le cycle de vie des modèles de Machine Learning. PyCaret est une librairie d’apprentissage automatique open source basée sur Python.

PyCaret est simple et facile à utiliser. Il fournit un code simplifié qui peut diviser par cent votre nombre de lignes de code. Ce qui rend le cycle d’expérimentation rapide et efficace.

PyCaret vous permet de construire et de déployer rapidement des prototypes de projet ML « end-to-end ». Les opérations dans PyCaret sont stockées séquentiellement dans un pipeline qui est orchestré pour le déploiement.

Notre formation MLOps avec PyCaret vous enseignera la préparation de vos données au déploiement, la mise en œuvre de projets ML et la production des pipelines. Vous découvrirez les nouvelles fonctionnalités de PyCaret tels que l’intégration avec Docker, fast API, Streamlit, et leur application dans l’environnement MLOps.

Vous découvrirez la dernière version de l’outil : MLOps 0.64.0 et Pycaret 2.3.

Objectifs

• Maîtriser les concepts MLOps et PyCaret
• Implémenter un projet de Machine Learning « end-to-end « avec la production des pipelines
• Préparer vos données au déploiement dans l’environnement MLOps
• Savoir appliquer les modules et les fonctionnalités de PyCaret à MLOps
• Maîtriser le cycle d’expérimentation de PyCaret

Public visé

• Développeurs web
• Data analystes
• Ingénieurs Machine Learning
• Développeur sécurité
• Ingénieur en Intelligence Artificielle

Pré-requis

• Connaissance du langage Python