Werteksowa ocena modelu AI i MLOps dla początkujących

Wdrożenie modeli uczenia maszynowego w produkcji to tylko połowa sukcesu; zapewnienie, że pozostaną dokładne, bezstronne i niezawodne w czasie, to początek prawdziwych MLOps. Ten kurs przeprowadzi Cię przez podstawowe zasady oceny modelu za pomocą Vertex AI. Przejdziesz od prostego szkolenia modeli do systematycznej oceny ich wydajności. Czytając nasze lekcje z uporządkowanego tekstu, dowiesz się, jak skonfigurować potoki ewaluacji, interpretować kluczowe wskaźniki zarówno dla tradycyjnych algorytmów predykcyjnych, jak i nowoczesnych generatywnych modeli AI oraz podejmować decyzje wdrożeniowe oparte na danych. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowej terminologii MLOps i podstawowego cyklu życia oceny modelu; Ocena modeli predykcyjnych przy użyciu klasycznych wskaźników, takich jak precyzja, przypomnienie i macierze zamieszania; Ocenić generatywną sztuczną inteligencję i duże modele językowe przy użycia nowoczesnych ram oceny; Konfigurować zautomatyzowane potoki ewaluacji w ramach Vertex AI Identyfikuj i łagodzi błędy, aby zapewnić uczciwość i bezpieczeństwo w wynikach modelu; Stosuj systematyczne praktyki testowania w celu porównania wersji modelu przed wydaniem produkcyjnym. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i podstawowych pojęć śledzenia modelu, a następnie przechodzi do praktycznych, opartych na tekście przewodników po konfiguracjach oceny i analizie metrycznej. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów ML, naukowców zajmujących się danymi i technicznych menedżerów produktów, którzy są nowi w MLOps. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie we wdrażaniu produkcyjnym, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie pojęć uczenia maszynowego. Zacznij czytać już dziś, aby z pewnością budować niezawodne, wysokiej jakości systemy uczenia maszynowego.