Основы мониторинга моделей Azure Machine Learning

Развертывание модели машинного обучения — это только начало ее жизненного цикла. После ввода в эксплуатацию модели могут ухудшаться, сталкиваться с неожиданными данными и дрейфовать со временем, что делает непрерывное отслеживание необходимым. Этот текстовый курс проводит вас через основные концепции мониторинга моделей машинного обучения в рамках экосистемы Azure. Вы узнаете, как настроить сбор данных, анализировать производительность модели и создавать предупреждения, чтобы ваши интеллектуальные системы работали гладко. Что вы узнаете: - Понимание основных MLOps и терминологии мониторинга модели; - Настройка коллекторов данных Azure Machine Learning для сбора производственных входов и выходов; - Обнаружение дрейфа данных и ухудшения производительности модели с течением времени; - Создание предупреждений и автоматических триггеров для реагирования на операционные аномалии; - Практика отслеживания современных - Интеграция рабочих процессов мониторинга с Azure Monitor. Мы начнем с основных определений дрейфа модели и операционных метрик, затем перейдем к настройке инструментов мониторинга Azure и анализу реальных телеметрических данных. Этот курс предназначен для начинающих, начинающих ученых данных и энтузиастов облака, которые хотят понять наблюдаемость модели. Не требуется предыдущий опыт работы с лазурным машинным обучением. Начните читать сегодня, чтобы овладеть основными принципами сохранения точности и надежности развернутых моделей.