Ingénierie du Machine Learning en contexte industriel : concevoir et déployer des solutions opérationnelles — Formation certifiante | Gopened

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Ingénierie du Machine Learning en contexte industriel : concevoir et déployer des solutions opérationnelles en fait partie.

Cette formation permet aux participants de comprendre les enjeux techniques et organisationnels du Machine Learning en contexte industriel. Elle couvre les méthodes de conception adaptées aux contraintes métiers, les bonnes pratiques pour l'industrialisation des modèles, et les outils pour assurer leur maintenance et leur évolutivité. Les cas pratiques s'appuient sur des scénarios réels rencontrés dans les entreprises, avec une approche pragmatique pour garantir l'alignement entre les solutions techniques et les besoins opérationnels.

Objectifs

• Comprendre les spécificités du ML en contexte industriel", "Maîtriser les étapes clés du cycle de vie d'un modèle", "Savoir concevoir des solutions adaptées aux contraintes métiers", "Identifier les outils pour l'industrialisation et le déploiement", "Établir une feuille de route pour la maintenance et l'évolution des modèles"]

Programme

[{"module": "Cycle de vie du Machine Learning : de la conception à la production", "content": "Analyse des phases du cycle de vie ML : cadrage métier, collecte et préparation des données, conception du modèle, évaluation, industrialisation et maintenance. Focus sur les points de vigilance spécifiques aux environnements industriels. Présentation des frameworks MLOps et des outils d'automatisation. Cas pratiques sur des scénarios métiers : prédiction de maintenance, optimisation logistique, recommandation produit.", "duration_hours": 7}]

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).