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Run d’un projet IA : garder sous contrôle le cycle de vie d’un modèle ML

Si la dépendance entre le Build et le Run ne fait plus discussion sur les projets IT « classiques », elle est encore plus forte dans sur les projets de Machine Learning (ML). Sur ce type de projets, la surveillance constante du Run est indispensable pour maintenir la performance du Build et garantir la livraison d’un modèle performant à chaque itération.

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sur le site de Cellenza

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