Le Machine Learning a permis suffisamment de progrès technologiques pour influencer chaque pan de la société, parfois même en profondeur. Pourtant, entre grandes attentes des utilisateurs et difficultés à mettre du ML en production, la construction d’un produit avec ML ressemble souvent à un ascenseur émotionnel.
Et si nous traitions le ML comme un logiciel comme les autres ? Notre approche MLOps est à la croisée du craftsmanship, de l’architecture émergente, de l’Ops, de l’agilité et du Lean. Elle a pour ambition de mobiliser le meilleur de chaque monde pour mettre rapidement et durablement en production des produits avec ML. Ce livre vous la présente, à travers des réflexions, un peu de théorie et de nombreux retours d’expériences !
Être en production - Ne vous perdez pas dans les processus. Allez en production.
Pérenniser la production - Soyez résilient, soyez capable
de reconstruire et de corriger les problèmes.
Accélérer les boucles de feedback - N’attendez pas 7,5 millions d’années avant de prendre le premier feedback !
Améliorer notre efficacité et nos process - Visualisez le travail et la qualité pour vous améliorer.
Version 3.0.121 (Build officiel)