Présentation
En tant que scientifique des données, vous souhaitez entraîner un modèle Machine Learning qui aide d’autres personnes. Que vous entraîniez un modèle pour aider vos collègues à être plus productifs ou pour améliorer l’expérience utilisateur de vos clients.
Pour que votre modèle soit utilisé par votre public cible, vous devez le déployer sur un point de terminaison. Le point de terminaison peut être intégré à un service ou à une application pour les utilisateurs du modèle. Pour le déploiement du modèle, vous devez concevoir la solution qui répond le mieux aux besoins des utilisateurs et qui tient compte des exigences du modèle à déployer.
Vous allez voir comment concevoir une solution de déploiement de modèle et comment les exigences du modèle déployé peuvent affecter l’entraînement d’un modèle.
Objectifs d’apprentissage
Dans ce module, vous allez découvrir comment :
- Comprenez comment un modèle va être consommé.
- Choisissez de déployer votre modèle sur un point de terminaison de traitement par lots ou en temps réel.