Azure Machine Learning Model Monitoring Fundamentals (bằng tiếng Anh)

Thiết lập một mô hình học máy chỉ là khởi đầu của chu kỳ sống của nó. Một khi trong sản xuất, các mô hình có thể suy giảm, gặp phải dữ liệu bất ngờ, và trôi theo thời gian, làm cho theo dõi liên tục là cần thiết. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi của việc giám sát các mô hình học máy trong hệ sinh thái Azure. Bạn sẽ học cách thiết lập việc thu thập dữ liệu, phân tích hiệu suất mô hình, và thiết lập cảnh báo để giữ cho hệ thống thông minh của bạn chạy trơn tru. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu MLOps cơ bản và thuật ngữ giám sát mô hình; - Cấu hình các bộ thu dữ liệu Azure Machine Learning để thu thập đầu vào và đầu ra sản xuất; - Phát hiện sự trôi dạt dữ kiện và suy giảm hiệu suất mô hình theo thời gian; - Thiết lập cảnh báo và kích hoạt tự động để phản ứng với các dị thường hoạt động; - Thực hành theo dõi hiện đại Các chỉ số AI và LLM sinh sản cùng với các chỉ số ML cổ điển; - Hợp nhất các luồng công việc giám sát với Azure Monitor. Chúng tôi bắt đầu với các định nghĩa cốt lõi của mô hình trôi dạt và chỉ số hoạt động, sau đó chuyển sang cấu hình các công cụ giám sát Azure-native và phân tích dữ liệu telemetry thế giới thực. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ liệu tham vọng, và những người đam mê đám mây muốn hiểu khả năng quan sát mô hình. Không cần kinh nghiệm trước với Azure Machine Learning. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ những điều cơ bản để giữ cho các mô hình triển khai chính xác và đáng tin cậy.