Évaluation des modèles et MLOps avec Vertex AI

Le déploiement de modèles d'apprentissage automatique n'est que la moitié de la bataille ; s'assurer qu'ils restent précis, impartiaux et fiables en production est le début du véritable MLOps. Ce cours textuel vous guide à travers les principes essentiels de l'évaluation des modèles, vous aidant à construire des systèmes robustes qui offrent une valeur constante dans le monde réel. Vous passerez de la compréhension des performances de base des modèles à la mise en œuvre de flux de travail d'évaluation avancés. Grâce à des explications écrites claires et à des exemples de code pratiques, vous acquerrez les compétences nécessaires pour évaluer en toute confiance les modèles d'IA prédictifs et génératifs à l'aide de métriques et d'outils standard de l'industrie. Ce que vous apprendrez : Comprendre les concepts de base du MLOps et le rôle essentiel de l'évaluation des modèles ; Évaluer les modèles prédictifs à l'aide de métriques de classification, de régression et de prévision ; Évaluer les modèles d'IA générative et les grands modèles de langage (LLM) à l'aide de cadres d'évaluation modernes ; Détecter la dérive des modèles, les biais et la dégradation des performances dans les environnements de production ; Configurer des pipelines d'évaluation dans Vertex AI pour automatiser les contrôles de qualité ; Appliquer des pratiques d'observabilité modernes pour surveiller la santé des modèles et la qualité des données au fil du temps. Le cours commence par des définitions fondamentales de la terminologie clé du MLOps et des métriques d'évaluation, avant de passer étape par étape aux flux de travail d'évaluation pratiques et aux pipelines automatisés. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs ML, les scientifiques des données et les développeurs qui débutent en MLOps et souhaitent maîtriser l'évaluation des modèles sans expérience préalable des opérations cloud. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire des systèmes d'apprentissage automatique fiables et de haute qualité en toute confiance.