Formations Data IA Formation MLOps avec PyCaret

Formation MLOps avec PyCaret

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logo formation mlops pycaret
Prix 1790€ HT / personne
Durée 2 jours ( 14 heures )

Paris | à distance | FNE

Il ne reste que quelques places
NewCafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Je ne veux pas me déplacer ? Option classe virtuelle gratuite

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 0.53 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

Programme de notre formation MLOps avec PyCaret

 

Introduction

  • Bases de PyCaret
  • Fondamentaux de MLOps
  • Installation de PyCaret
  • Pipeline de Machine Learning
  • Modèles de pipelines
  • Automatisation des flux de ML

 

Cycles de vie de ML

  • Flux de travail de l’apprentissage automatique
  • Data Sourcing & ETL
    • Extraire les données
  • Analyse exploratoire des données
  • Préparation des données
    • Ensemble d’entrainement
    • Ensemble de test
    • Imputation des valeurs manquantes
  • Formation et sélection des modèles
  • Déploiement et surveillance

 

Modules de PyCaret

  • Classification
  • Régression
  • Clustering
  • Détecteur des anomalies
  • Traitement du langage naturel
  • Extraction de règles d’association

 

Fonctionnalités de PyCaret

  • Configuration de l’environnement PyCaret
  • Comparaison des algorithmes de modélisation
  • Évaluation d’un modèle à l’aide de graphiques
  • Entraînement et fin réglage du modèle
  • Prédire en utilisant un modèle entraîné
  • Sauvegarder et charger un modèle

 

Cycle d’expérimentation

  • Librairie alternative à code faible
  • Préparation de données
  • Création d’un modèle
  • Réglage des hyperparamètres
  • Sélection du modèle
  • Analyse et interprétation

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

Témoignages

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