Podstawy monitorowania modelu usługi Azure Machine Learning

Wdrożenie modelu uczenia maszynowego to dopiero początek jego cyklu życia. Po wprowadzeniu do produkcji modele mogą ulec degradacji, napotkać nieoczekiwane dane i dryfować w czasie, co sprawia, że ciągłe śledzenie jest niezbędne. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe pojęcia monitorowania modeli uczenia maszynowego w ekosystemie platformy Azure. Dowiesz się, jak skonfigurować zbieranie danych, analizować wydajność modelu i tworzyć alerty, aby inteligentne systemy działały płynnie. Co nauczysz się: - Zrozumienie podstawowych operacji MLOp i terminologii monitorowania modeli; - Konfigurowanie kolektorów danych Azure Machine Learning w celu zbierania danych wejściowych i wyjściowych produkcji; - Wykrywanie dryfowania danych i degradacji wydajności modelu w czasie; - Skonfiguruj alerty i automatyczne wyzwalacze, aby reagować na anomalie operacyjne; - Ćwicz śledzenie nowoczesnych - Integracja przepływów pracy monitorowania z usługą Azure Monitor. Zaczynamy od podstawowych definicji dryfowania modelu i metryk operacyjnych, a następnie przechodzimy do konfigurowania natywnych narzędzi monitorowania platformy Azure i analizowania rzeczywistych danych telemetrycznych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, aspirujących naukowców zajmujących się danymi i entuzjastów chmur, którzy chcą zrozumieć możliwość obserwacji modelu. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z usługą Azure Machine Learning. Zacznij czytać już dziś, aby opanować podstawy utrzymywania dokładności i niezawodności wdrożonych modeli.