Pipeline

Déploiement et automatisation du processus de mise à jour du modèle avec des données en temps réel.

Réentraînement du modèle

L'apprentissage incrémentiel est le processus qui consiste à entraîner un modèle d'apprentissage automatique avec de nouvelles données sans avoir à réentraîner l'ensemble du modèle à partir de zéro. Cette méthode est particulièrement utile pour les ensembles de données qui changent constamment ou dans les situations où il n'est pas possible de stocker et de traiter toutes les données en même temps..

Surveillance

Surveillance continue des performances du modèle et de l'état de santé du système. Si les performances du modèle diminuent ou si le système présente des problèmes, nous devons en être informés dès que possible afin de pouvoir prendre des mesures correctives..