Le cours « Ingénierie des caractéristiques et évaluation des modèles pour la production » s’adresse aux professionnels de l’apprentissage automatique et aux data scientists de niveau intermédiaire, prêts à aller au-delà des notebooks pour développer des systèmes d’apprentissage automatique prêts pour la production. Il est facile de faire fonctionner un modèle une seule fois ; le véritable défi consiste à le rendre fiable, reproductible et efficace en production. Ce cours fournit les compétences d’ingénierie nécessaires pour combler ce fossé.

Vous apprendrez à créer des pipelines d’ingénierie des caractéristiques robustes et reproductibles à l’aide de ColumnTransformer de scikit-learn afin de gérer des types de données mixtes (numériques, catégoriels et textuels) au sein d’un flux de travail unique et élégant. Vous irez ensuite au-delà des simples scores de précision et apprendrez à évaluer des expériences comme un professionnel chevronné du MLOps. À l’aide de TensorBoard, vous examinerez les courbes d’entraînement et de validation pour diagnostiquer des problèmes tels que le surapprentissage, analyser les compromis en matière de performances et prendre des décisions fondées sur les données. Le cours se termine par un rapport complet d’ingénierie des caractéristiques et d’évaluation, dans lequel vous mettrez en pratique vos compétences pour sélectionner un modèle prêt à être déployé en production. À l’issue de cette formation, vous serez non seulement capable de construire des modèles, mais aussi de concevoir des systèmes d’apprentissage automatique fiables, efficaces et adaptés à la production.