MÉTHODOLOGIE

ML-OPS

MÉTHODOLOGIE

Soutenir le développement et les opérations des applications d'apprentissage machine avec la méthodologie ML-Ops.

Les opérations de Machine Learning (ML-Ops) représentent une culture et une pratique d'ingénierie d'apprentissage machine qui vise à unifier le développement (Dev) et les opérations (Ops) des systèmes de Machine Learning.

Appliquer la méthode ML-Ops signifie cibler l'automatisation et la surveillance à toutes les étapes de la construction d'un système d'apprentissage machine, y compris l'intégration, les tests, la publication, le déploiement et la gestion de l'infrastructure.

OBJECTIFS

Le défi est principalement de créer un système d'apprentissage machine intégré et de le faire fonctionner en production de manière continue.

Basée sur les principes et pratiques de DevOps, ML-Ops collabore avec tous les membres de l'équipe, que ce soit les scientifiques des données, les responsables de l'architecture des données, les ingénieurs logiciels ou les gestionnaires.

Les objectifs de la méthodologie ML-Ops sont de :

Mettre les modèles d’apprentissage machine en production

Automatiser le maintien des modèles d’apprentissage machine dans des conditions d’utilisation optimales

AVANTAGES DE CETTE MÉTHODOLOGIE

Les bénéfices de la méthode ML-Ops sont nombreux pour votre entreprise. La déclinaison de la démarche au sein d'une entreprise apporte :

une garantie de l’efficacité du cycle de vie dans sa totalité, du développement à la maintenance;

une confiance accrue envers le modèle d'apprentissage machine utilisé;

une augmentation du rythme du développement et du déploiement de modèles via la surveillance, la validation et la gouvernance des modèles Machine Learning;

une meilleure collaboration entre les différentes équipes impliquées;

une standardisation des processus afin de pouvoir se conformer très prochainement à l’augmentation des exigences en ce qui a trait à la réglementation et à l'éthique de l’IA;

un avantage concurrentiel important.