Vertex AI ile MLOps'ta Model Değerlendirmesi

Makine öğrenimi modelleri oluşturmak savaşın sadece yarısı; üretimde güvenilir bir şekilde performans göstermelerini sağlamak, birçok sistemin başarısız olduğu yerdir. Bu metin tabanlı kurs, model değerlendirmesine katı bir odaklanma ile Makine Öğrenme Operasyonlarının (MLOps) temel uygulamalarını size yönlendirir. Modellerinizi nasıl sistematik bir şekilde değerlendireceğinizi öğreneceksiniz. Bu sayede doğruluk, adalet ve güvenlik garanti altına alınacak. Bu dersi tamamlayarak, hem geleneksel öngörü algoritmaları hem de modern üretken yapay zeka modelleri için yapılmış değerlendirme çalışma akışlarını kurmak için beceriler kazanacaksınız. Performans verilerini nasıl yorumlayacağınızı ve model hazırlığı hakkında bilgili kararlar vereceğinizi anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - MLOps temel ilkelerini ve sürekli değerlendirmenin kritik rolünü anlamak. - Vertex AI içinde hassasiyet, hatırlama ve ROC eğrileri gibi kilit performans metriklerini kullanarak öngörülebilir modelleri değerlendirin. - Anlamsal benzerlik ve güvenlik filtreleri de dahil olmak üzere modern değerlendirme çerçevelerini kullanarak üretken yapay zeka modellerini değerlendirin. - Zaman içinde model performansını izlemek için otomatik değerlendirme boru hatlarını ayarlayın. - Model sapmasını, önyargıyı ve optimizasyon alanlarını tanımlamak için değerlendirme raporlarını analiz edin. Bu kurs, Vertex AI iş akışlarının adım adım yazılı açıklamaları yoluyla size rehberlik etmeden önce temel tanımlamalar ve temel değerlendirme kavramlarıyla başlar. Başlangıç makine öğrenimi pratisyenleri, veri bilimcileri ve üretim yaşam döngüsünü anlamak isteyen MLOps mühendisleri için tasarlanmıştır. Vertex AI ile önceden bir deneyim gerekmez. Güvenilir, üretim hazır makine öğrenme sistemleri inşa etmek için bugün okumaya başlayın.