Ce cours avancé guide les apprenants à travers les étapes de test et de débogage de pipelines d'apprentissage automatique (ML) basés sur Java, à l'aide d'outils professionnels et de workflows CI/CD. Vous rédigerez des tests unitaires et d’intégration robustes pour des composants ML CORE tels que EntropyCalculator et Normalizer, utiliserez Mockito pour simuler des opérations d’E/S sur des fichiers, et augmenterez la couverture de test de 62 % à 85 %. Les apprenants traqueront les défaillances intermittentes des pipelines, diagnostiqueront les problèmes liés aux graines aléatoires et mettront en œuvre la reproductibilité (new Random(42)) afin de garantir la stabilité sur plusieurs exécutions. La formation se termine par une automatisation basée sur la CI à l’aide de JUnit, Tribuo et GitHub Actions, préparant ainsi les participants aux environnements réels de tests ML et de DevOps.

Ce cours s’adresse aux développeurs Java expérimentés et aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent améliorer les tests, le débogage et l’automatisation CI/CD dans les pipelines d’apprentissage automatique. Il vise à rendre les pipelines fiables, efficaces et prêts pour la production à l’aide d’outils tels que JUnit, Mockito et GitHub Actions. Idéal pour les personnes occupant des postes dans les domaines du MLOps, de l’assurance qualité (QA) ou du DevOps. Les apprenants doivent maîtriser Java et JUnit, et avoir une bonne compréhension des workflows d’apprentissage automatique ainsi que de l’intégration continue et du déploiement continu (CI/CD). À l’issue de cette formation, vous disposerez des compétences pratiques nécessaires pour concevoir, tester et stabiliser en toute confiance des pipelines d’apprentissage automatique de niveau entreprise en Java. Vous saurez comment créer des workflows reproductibles, intégrer des tests dans des systèmes CI/CD et appliquer des stratégies de débogage modernes pour éliminer les instabilités et garantir la cohérence dans les environnements de production — ce qui vous préparera à occuper des postes avancés dans les domaines des tests ML, du DevOps et de l’ingénierie MLOps.