Управление моделями и ответственный ИИ в лазурном машинном обучении

Развертывание модели машинного обучения — это только первый шаг; обеспечение того, чтобы она оставалась надежной, справедливой и легко отслеживаемой, — вот где начинаются настоящие операции машинного образования. Этот курс учит вас как управлять вашими моделями эффективно используя лазурное машинное обучение. Вы перейдете от обучения изолированных моделей к управлению структурированным жизненным циклом машинного обучения. С помощью четких письменных объяснений и практических примеров настройки вы научитесь регистрировать модели, отслеживать показатели производительности и оценивать модели на справедливость и предвзятость. Что вы узнаете: - Понимание концепций управления фундаментальной моделью и MLOps в рамках экосистемы Azure - Отслеживание параметров модели, метрик и артефактов с помощью интеграции MLflow - Регистрируйте, версируйте и организуйте модели в лазурном реестре машинного обучения - Настраивать и интерпретировать панели ответственного ИИ для оценки справедливости и объяснимости модели - Анализ прогнозов модели и выявление потенциальных искажений до развертывания производства Курс начинается с концепций основного реестра модели и интеграции MLflow, затем переходит к практическим рабочим процессам отслеживания и завершается созданием всеобъемлющих приборных панелей Responsible AI для оценки производительности и этики модели. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, начинающих инженеров MLOps и энтузиастов облака, которые хотят ответственно управлять моделями. Не требуется предыдущий опыт работы с лазурным машинным обучением, хотя полезно иметь базовое понимание концепций машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы овладеть профессиональным управлением моделями и ответственными методами ИИ в облаке.