Évaluation des modèles en MLOps avec Vertex AI

La création de modèles d'apprentissage automatique n'est que la moitié de la bataille ; s'assurer qu'ils fonctionnent de manière fiable en production est là où de nombreux systèmes échouent. Ce cours textuel vous guide à travers les pratiques essentielles des opérations d'apprentissage automatique (MLOps) en mettant strictement l'accent sur l'évaluation des modèles. Vous apprendrez à évaluer systématiquement vos modèles pour garantir la précision, l'équité et la sécurité avant le déploiement. En terminant ce cours, vous acquerrez les compétences nécessaires pour mettre en place des flux d'évaluation structurés pour les algorithmes prédictifs traditionnels et les modèles d'IA générative modernes. Vous comprendrez comment interpréter les données de performance et prendre des décisions éclairées sur la préparation des modèles. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux de MLOps et le rôle critique de l'évaluation continue. - Évaluer les modèles prédictifs à l'aide de métriques de performance clés telles que la précision, le rappel et les courbes ROC dans Vertex AI. - Évaluer les modèles d'IA générative à l'aide de cadres d'évaluation modernes, y compris la similarité sémantique et les filtres de sécurité. - Configurer des pipelines d'évaluation automatisés pour suivre les performances du modèle au fil du temps. - Analyser les rapports d'évaluation pour identifier la dérive du modèle, les biais et les domaines d'optimisation. Ce cours commence par des définitions essentielles et des concepts d'évaluation de base avant de vous guider à travers des explications écrites étape par étape des flux de travail de Vertex AI. Il est conçu pour les praticiens débutants en apprentissage automatique, les scientifiques des données et les ingénieurs MLOps aspirants qui souhaitent comprendre le cycle de vie de la production. Aucune expérience préalable avec Vertex AI n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire des systèmes d'apprentissage automatique fiables et prêts pour la production.