Mlflow est un outil open-source qui vous permet d'assurer la reproductibilité et la traçabilité du flux de travail de développement de vos solutions basées sur des expériences de Machine Learning.
Dans ce cours basé sur un projet pratique, je vous guiderai sur la façon d'utiliser la méthode d'expérimentation MLflow afin que différents praticiens de l'apprentissage automatique puissent partager des métriques et améliorer le même modèle.
De manière spécifique, vous apprendrez à utiliser MLflow pour :
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définir une expérience ;
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ajouter des expériences ;
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comparer différents modèles ;
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Utiliser le script proposé automatiquement par MLflow pour effectuer des prédictions ;
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régler votre modèle avec l'optimisation des hyperparamètres.
Regarder la vidéo du cours en cliquant sur ce lien : https://youtu.be/VuS2kaqMrf4
Autre vidéo sur MLflow : Automatisation des Pipelines de Machine Learning avec MLflow et Scikit-Learn