Etude 01
The Core Tenets of the module.
Les principes fondamentaux du module sont les suivants :
- Reproductibilité :
- Capacité à reproduire les résultats des modèles ML de manière cohérente à partir des mêmes données et configurations.
- Utilisation de pipelines de données et de modèles versionnés.
- Scalabilité :
- Capacité à gérer des volumes de données croissants et des exigences de calcul élevées.
- Utilisation de techniques et d’outils qui permettent de déployer les modèles sur des infrastructures évolutives.
- Automatisation :
- Développement de processus automatisés pour la collecte des données, le nettoyage, la transformation, l’entraînement des modèles, et leur déploiement.
- Réduction des interventions manuelles pour minimiser les erreurs et améliorer l’efficacité.
- Maintenance et Monitoring :
- Surveillance continue des modèles en production pour détecter et résoudre les problèmes de performance ou de dérive des données.
- Mécanismes pour mettre à jour ou réentraîner les modèles en fonction des nouvelles données et des changements dans l’environnement opérationnel.
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