Fundamentos de Monitoramento de Modelos do Azure Machine Learning

A implantação de um modelo de machine learning é apenas o início de seu ciclo de vida. Uma vez em produção, os modelos podem se degradar, encontrar dados inesperados e se deslocar ao longo do tempo, tornando o rastreamento contínuo essencial. Este curso baseado em texto orienta você pelos principais conceitos de monitoramento de modelos de machine learning no ecossistema do Azure. Você aprenderá a configurar a coleta de dados, analisar o desempenho do modelo e estabelecer alertas para manter seus sistemas inteligentes funcionando sem problemas. O que você aprenderá: - Entenda a terminologia de monitoramento de modelos e MLOps fundamentais; - Configure os coletores de dados do Azure Machine Learning para coletar entradas e saídas de produção; - Detecte a deriva de dados e a degradação do desempenho do modelo ao longo do tempo; - Configurar alertas e gatilhos automatizados para responder a anomalias operacionais; Métricas de IA e LLM gerativas juntamente com métricas de ML clássicas; - Integre fluxos de trabalho de monitoramento com o Azure Monitor. Começamos com as definições principais de deriva de modelo e métricas operacionais, depois fazemos a transição para a configuração de ferramentas de monitoramento nativas do Azure e a análise de dados de telemetria do mundo real. Este curso foi projetado para iniciantes, aspirantes a cientistas de dados e entusiastas da nuvem que desejam entender a observabilidade do modelo. Não é necessária experiência prévia com o Azure Machine Learning. Comece a ler hoje para dominar os fundamentos de manter seus modelos implantados precisos e confiáveis.