La reproductibilité dans le cycle de vie des données
Des données brutes aux jeux d’entraînement traçables.
Une plateforme MLOps pour des données de détection visuelle et d’actions : tableaux de bord KPI, versionnement et sélection reproductible des données d’entraînement.
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Le contexte
Travailler sur des jeux de données de détection visuelle et d’actions tout en assurant la traçabilité des sélections d’entraînement.
Ma contribution
- Conception de tableaux de bord KPI et de workflows de traçabilité.
- Automatisation des manifestes S3, du versionnement et des sélections reproductibles.
- Automatisation des déploiements avec GitHub Actions et Docker/GHCR.
Ce que cette expérience démontre
Une expérience concrète de la traçabilité, de la reproductibilité et de l’ingénierie autour du machine learning.
