MLOps z Vertex AI: Podstawy oceny modelu

Zbudowanie modelu uczenia maszynowego to tylko połowa sukcesu; zapewnienie jego niezawodności w produkcji wymaga solidnej oceny i ciągłego monitorowania. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe zasady operacji uczenia maszynowego (MLOps) przy użyciu Vertex AI. Przejdziesz od prostego trenowania modeli do systematycznej oceny ich wydajności, identyfikacji uprzedzeń i śledzenia kluczowych wskaźników w celu zapewnienia wysokiej jakości wdrożeń. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje MLOps i cykl życia oceny modelu - Skonfiguruj potoki oceny Vertex AI, aby zautomatyzować testowanie wydajności - Analizuj kluczowe wskaźniki oceny dla modeli klasyfikacji, regresji i prognozowania - Zidentyfikuj stronniczość modelu i oceń uczciwość za pomocą nowoczesnych technik oceny - Monitoruj modele dryfowania danych i dryf koncepcyjny, aby zachować dokładność w czasie - Wdrażaj kontrolę wersji i śledzenie eksperymentów z uczeniem maszynowym Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii MLOps i podstawowej teorii oceny, zanim przejdziesz krok po kroku pisemne wyjaśnienia dotyczące konfigurowania i wykonywania zadań ewaluacyjnych. Zaprojektowany dla początkujących inżynierów ML, naukowców zajmujących się danymi i programistów nowych operacji, ten kurs wymaga tylko podstawowej wiedzy na temat uczenia maszynowego i bez wcześniejszego doświadczenia w operacjach w chmurze. Zacznij opanowywać sztukę oceny modelu i podnieś swój przepływ pracy MLOps już dziś.