La valorisation des actifs data est un axe stratégique pour de nombreuses organisations, et la montée en compétence de leurs talents dans les domaines de la data science et du machine learning un acquis pour beaucoup d'entre elles.

Cependant le taux d'échec des projets de machine learning et d'intelligence artificielle demeure élevé (autour de 50% selon certaines), et cela s'explique par l'absence d'un maillon essentiel de la chaîne de valeur : l'étape d'industrialisation des modèles.
Sans la maîtrise de ce maillon, les organisations non seulement subissent le coût d'opportunités d'innovation manquées, mais elles continuent à faire face aux coûts élevés de l'étape de développement des modèles.

Cette formation vous présentera les nouvelles techniques pour industrialiser ses modèles de machine learning, aussi bien du point de vue des nouvelles approches méthodologiques et organisationnelles que du point de vue des solutions technologiques et de leur composabilité.

Programme

• Retour sur le succès et l'adoption du machine learning
• Challenges actuels du machine learning : industrialisation, composabilité des outils open source
• Solutions avec l'approche et les outils MLOps
• Solutions avec l'approche et les outils DataOps
• Nouvelles formations sur le MLOps et le DataOps

Formation offerte animée à distance par notre expert :

Mehdi Taileb

Après des expériences dans les grands projets industriels et la R&D, Mehdi est consultant et formateur depuis plus de dix ans sur des problématiques à la croisée de la haute technologie et des nouvelles pratiques organisationnelles.