Intégrer le Machine Learning en environnement industriel : méthodes et enjeux | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Intégrer le Machine Learning en environnement industriel : méthodes et enjeux

Cette formation aborde les méthodes concrètes pour transformer un modèle d'apprentissage automatique en solution opérationnelle. Les participants découvrent comment structurer un pipeline de production, gérer les données, déployer des modèles et en assurer la maintenance. L'accent est mis sur les bonnes pratiques pour réduire les coûts et les délais tout en garantissant la qualité des résultats.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les étapes du cycle MLOps de l'idée au déploiement.
• Savoir structurer un pipeline de production pour les modèles d'IA.
• Maîtriser les outils pour automatiser l'entraînement et le déploiement.
• Identifier les risques et les solutions pour une maintenance efficace.
• Appliquer les bonnes pratiques pour réduire les coûts et les délais.

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Connaissances de base en Python, en machine learning et en gestion de données.
• Public visé : Professionnels souhaitant industrialiser des solutions d'apprentissage automatique en entreprise.