• Deploiement et Mise en Production

    • Serialisation de modeles avec joblib et pickle
    • Creation d'API REST avec Flask et FastAPI
    • Conteneurisation avec Docker
    • Monitoring des modeles et detection de derive
    • Projet final : pipeline ML complet de l'exploration au deploiement