Retrouvez tous nos articles MLOps qui vous permettront de découvrir des sujets pointus et avant-gardistes dans ce domaine qui évolue si rapidement.
18 janv. 2022
MLflow est une plateforme open source qui permet de **gérer le cycle de vie des modèles de Machine Learning. En particulier, grâce à MLflow, les modèles qui ont été entraînés à une date spécifique ainsi que les hyper-paramètres associés pourront être stockés, monitorés et réutilisés de manière efficace.
Maxime Jumelle
CTO & Co-Founder
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6 oct. 2021
Tu as probablement déjà entendu parler de Kubernetes : c'est un outil extrêmement populaire dans le Cloud et qui est devenu, en quelques années, la référence en terme de déploiement d'applications dans le Cloud. Mais pourquoi (et surtout comment) Kubernetes est devenu la solution incontournable ? Et surtout, pour un Data Scientist, quel est le rapport avec Kubernetes et le Machine Learning ?
Maxime Jumelle
CTO & Co-Founder
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11 févr. 2021
C'est l'un des profils les plus demandés par les entreprises depuis quelques années. Le Machine Learning Engineer s'est imposé comme le profil idéal pour industrialiser et mettre en production des projets Data Science. En plus de ses compétences déjà solides en Machine Learning, il utilise les outils et services du Cloud pour déployer des modèles et des API sur des infrastructures complexes.
Maxime Jumelle
CTO & Co-Founder
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9 déc. 2020
L'AutoML est une pratique courante dans les projets Data Scientist qui consiste à automatiser le création des modèles de Machine Learning. Cela va permettre de gagner du temps puisque cette pratique va tester à la fois plusieurs méthodes de transformations des données, mais aussi plusieurs modèles de Machine Learning pour ensuite les comparer et conserver le plus performant.
Maxime Jumelle
CTO & Co-Founder
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