Prédiction des défauts de prêt via MLOps
La prédiction des défaillances de prêts dans la Banque de Détail aborde un enjeu crucial pour les institutions financières : minimiser les risques de défauts tout en garantissant une activité de prêt rentable. Ce projet illustre le développement d'un modèle prédictif robuste intégré à une pipeline MLOps pour un déploiement efficace. En exploitant les services cloud et les meilleures pratiques en apprentissage automatique, cette solution automatise le processus de déploiement et de suivi, la rendant évolutive, fiable et facile à maintenir. Le projet démontre le potentiel de la combinaison entre MLOps et science des données pour améliorer l'efficacité opérationnelle et la prise de décision dans le secteur financier.
MLOPSSTREAMLIT APPMACHINE LEARNINGAWSDOCKERMLFLOW
9/8/20241 min lire
Fonctionnalités principales
Modélisation Prédictive : Estime la probabilité de défauts de prêts personnels grâce à des algorithmes avancés de machine learning.
Pipeline MLOps : Met en œuvre une pipeline MLOps entièrement automatisée pour un entraînement, un déploiement et un suivi fluides des modèles.
Déploiement Cloud : Déploie le meilleur modèle sur AWS en utilisant Docker et Streamlit pour garantir scalabilité et fiabilité.
Suivi des Expérimentations : Utilise MLflow pour le suivi des modèles, la gestion des versions et la visualisation des métriques de performance.
Stack Technologique
Langage de Programmation : Python
Gestion des Dépendances : Poetry
Frameworks de Machine Learning : MLflow, Optuna (pour l'optimisation des hyperparamètres)
Visualisation & Déploiement : Streamlit pour une interface utilisateur interactive, Docker pour la conteneurisation
Services Cloud : AWS (Elastic Container Registry et hébergement évolutif)
Gestion de Version & CI/CD : Git, GitHub Actions