Quản lý mô hình và AI có trách nhiệm trong Azure Machine Learning

Thiết lập một mô hình học máy chỉ là bước đầu tiên; đảm bảo nó vẫn đáng tin cậy, công bằng và dễ theo dõi là nơi MLOp thực sự bắt đầu. Lớp học này dạy bạn cách quản lý mô hình của bạn hiệu quả bằng cách sử dụng Azure Machine Learning. Bạn sẽ chuyển từ huấn luyện các mô hình cô lập để quản lý chu kỳ sống học máy có cấu trúc. Thông qua các giải thích rõ ràng và các ví dụ cấu hình thực tế, bạn sẽ học cách đăng ký mô hình, theo dõi các chỉ số hiệu suất, và đánh giá các mô hình về công bằng và thiên vị. Bạn sẽ học được: - Hiểu quản lý mô hình nền tảng và khái niệm MLOps trong hệ sinh thái Azure - Theo dõi tham số mô hình, thước đo, và đồ tạo tác bằng cách tích hợp MLflow - Đăng ký, phiên bản, và tổ chức các mô hình trong đăng ký Azure Machine Learning - Cấu hình và giải thích bảng điều khiển AI có trách nhiệm để đánh giá tính công bằng và giải trình mô hình - Phân tích dự đoán mô hình và xác định thiên hướng tiềm năng trước khi triển khai sản xuất Chương trình bắt đầu với các khái niệm đăng ký mô hình cốt lõi và tích hợp MLflow, sau đó chuyển sang các luồng công việc theo dõi thực tế, và kết thúc với việc thiết lập bảng điều khiển AI trách nhiệm toàn diện để đánh giá hiệu suất và đạo đức mô hình. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu mới, kỹ sư MLOps tham vọng và những người đam mê đám mây muốn quản lý mô hình một cách có trách nhiệm. Không cần kinh nghiệm trước với Azure Machine Learning, mặc dù một hiểu biết cơ bản về các khái niệm học máy có ích. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ quản lý mô hình chuyên nghiệp và thực hành AI có trách nhiệm trong đám mây.