Azure Machine Learning-modelbewaking - basisprincipes

Het implementeren van een machine learning-model is slechts het begin van de levenscyclus. Eenmaal in productie, kunnen modellen verslechteren, onverwachte gegevens tegenkomen en in de loop van de tijd afwijken, waardoor continue tracking essentieel is. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door de kernconcepten van het controleren van machine learning-modellen binnen het Azure-ecosysteem. U leert hoe u gegevensverzameling instelt, modelprestaties analyseert en waarschuwingen instelt om uw intelligente systemen soepel te laten draaien. Wat u leert: - Begrijp fundamentele MLOps en modelbewakingsterminologie; - Configureer Azure Machine Learning-gegevensverzamelaars om productie-inputs en -outputs te verzamelen; - Detecteer gegevensdrift en modelprestaties achteruitgang in de tijd; - Stel waarschuwingen en geautomatiseerde triggers in om te reageren op operationele afwijkingen; - Oefen het bijhouden van moderne - Integreer bewakingswerkstromen met Azure Monitor, zodat u uw gegevens kunt bijhouden en analyseren. We beginnen met de kerndefinities van modeldrift en operationele statistieken, en gaan vervolgens over op het configureren van Azure-native monitoringtools en het analyseren van echte telemetriegegevens. Deze cursus is bedoeld voor beginners, aspirant-datawetenschappers en cloud-enthousiastelingen die de waarneembaarheid van modellen willen begrijpen. Er is geen eerdere ervaring met Azure Machine Learning vereist. Begin vandaag nog met lezen om de basisprincipes onder de knie te krijgen om uw geïmplementeerde modellen nauwkeurig en betrouwbaar te houden.