Ingénierie du Machine Learning en contexte industriel : concevoir et déployer des solutions opérationnelles | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Ingénierie du Machine Learning en contexte industriel : concevoir et déployer des solutions opérationnelles

Cette formation permet aux participants de comprendre les enjeux techniques et organisationnels du Machine Learning en contexte industriel. Elle couvre les méthodes de conception adaptées aux contraintes métiers, les bonnes pratiques pour l'industrialisation des modèles, et les outils pour assurer leur maintenance et leur évolutivité. Les cas pratiques s'appuient sur des scénarios réels rencontrés dans les entreprises, avec une approche pragmatique pour garantir l'alignement entre les solutions techniques et les besoins opérationnels.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les spécificités du ML en contexte industriel
• Maîtriser les étapes clés du cycle de vie d'un modèle
• Savoir concevoir des solutions adaptées aux contraintes métiers
• Identifier les outils pour l'industrialisation et le déploiement
• Établir une feuille de route pour la maintenance et l'évolution des modèles

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Expérience en développement logiciel ou en analyse de données. Connaissances de base en algèbre linéaire et en statistiques.
• Public visé : Professionnels souhaitant acquérir ou renforcer leurs compétences en conception et déploiement de solutions de Machine Learning adaptées aux enjeux industriels.