MLOps и оценка модели с помощью искусственного интеллекта Vertex

Развертывание модели машинного обучения — это только первый шаг; обеспечение ее последовательной и точной работы в производственной среде — настоящая проблема. Без структурированной оценки выявление предвзятости, дрейфа и ухудшения производительности становится практически невозможным. Этот текстовый курс поможет вам ознакомиться с основными принципами операций машинного обучения (MLOps) с особым акцентом на оценке модели с использованием Vertex AI. Вы перейдете от обучения простых моделей к систематической оценке, сравнению и мониторингу их производительности с использованием современных облачных инструментов. Что вы узнаете: - Понять основные концепции MLOps, этапы жизненного цикла модели и ключевую терминологию оценки. - Настройте конвейеры оценки Vertex AI для автоматизации отслеживания производительности. - Анализировать метрики оценки для классификации, регрессии и современных генеративных моделей ИИ. - Выявление дрейфа модели и систематических погрешностей данных для поддержания высокого качества прогнозов во времени. - Сравните модели чемпиона и претендента, чтобы принять обоснованные решения о развертывании. Программа начинается с основных терминов и концептуальных рамок операций МЛОп. Затем вы пройдете пошаговые письменные руководства и структурированные фрагменты кода, которые демонстрируют, как запускать задания оценки, интерпретировать отчеты о производительности и интегрировать оценку в конвейеры непрерывной доставки. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и технических аналитиков, которые впервые используют MLOps, и не требует предыдущего опыта развертывания в облаке. Начните читать сегодня, чтобы создать надежные, готовые к производству рабочие процессы машинного обучения.