Évaluation de modèles Vertex AI pour MLOps

Le déploiement d'un modèle d'apprentissage automatique n'est que la moitié de la bataille ; savoir comment il fonctionne dans le monde réel est ce qui détermine son succès à long terme. Ce cours textuel vous présente les bases de l'évaluation des modèles au sein de l'écosystème Vertex AI. Vous apprendrez à analyser systématiquement les performances des modèles, à identifier les biais et à mettre en œuvre des flux de travail d'évaluation automatisés pour maintenir des prédictions de haute qualité. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les métriques clés d'évaluation des modèles pour les tâches de classification, de régression et de prévision - Configurer les pipelines d'évaluation Vertex AI pour automatiser le suivi des performances - Analyser le comportement du modèle à l'aide de l'attribution des caractéristiques et des concepts d'IA explicable - Détecter la dérive des données et la dégradation des performances dans les environnements de production - Appliquer des techniques de détection des biais pour garantir des résultats d'apprentissage automatique équitables et éthiques Le cours commence par les concepts fondamentaux de la validation des modèles avant de vous guider à travers des fichiers de configuration pratiques et des flux de travail d'évaluation à l'aide de Vertex AI. Vous lirez des explications détaillées et analyserez des extraits de code structurés pour renforcer votre confiance dans vos compétences MLOps. Ce cours est conçu pour les débutants, les aspirants ingénieurs ML et les scientifiques des données, sans expérience MLOps avancée requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser l'art de l'évaluation des modèles dans Vertex AI.