Modellevaluierung und MLOps mit Vertex AI

Die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen ist nur die halbe Miete. Die Sicherstellung, dass sie in der Produktion genau, unvoreingenommen und zuverlässig bleiben, ist der Beginn echter MLOps. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die wesentlichen Prinzipien der Modellbewertung und hilft Ihnen, robuste Systeme zu erstellen, die einen konsistenten Wert in der Praxis liefern. Sie werden vom Verständnis der grundlegenden Modellleistung zur Implementierung fortgeschrittener Auswertungsworkflows übergehen. Durch klare schriftliche Erläuterungen und praktische Codebeispiele erwerben Sie die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um sowohl prädiktive als auch generative KI-Modelle mit branchenüblichen Metriken und Tools zuverlässig zu bewerten. Was Sie lernen: Verstehen Sie die Kernkonzepte von MLOps und die entscheidende Rolle der Modellbewertung; Bewerten Sie prädiktive Modelle mit Klassifikations-, Regressions- und Prognosemetriken; Beurteilen Sie generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) mit modernen Bewertungsframeworks; Erkennen Sie Modelldrift, Bias und Leistungsabfall in der Produktion Konfigurieren Sie Auswertungs-Pipelines innerhalb von Vertex AI, um Qualitätsprüfungen zu automatisieren. Wenden Sie moderne Beobachtungspraktiken an, um den Zustand des Modells und die Datenqualität im Laufe der Zeit zu überwachen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen der wichtigsten MLOps-Terminologie und Evaluierungsmetriken, bevor Schritt für Schritt praktische Evaluirungsabläufe und automatisierte Pipelines vorgestellt werden. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende ML-Ingenieure, Data Scientists und Entwickler, die neu bei MLOps sind und die Modellbewertung ohne vorherige Erfahrung im Cloud-Betrieb beherrschen möchten. Lesen Sie noch heute weiter, um zuverlässige, hochwertige Machine-Learning-Systeme zu entwickeln.