Avaliação de modelos e MLOps com Vertex AI

A implantação de modelos de machine learning é apenas metade da batalha; garantir que eles permaneçam precisos, imparciais e confiáveis na produção é onde as verdadeiras MLOps começam. Este curso baseado em texto orienta você através dos princípios essenciais da avaliação de modelos, ajudando você a construir sistemas robustos que oferecem valor consistente no mundo real. Você passará da compreensão do desempenho básico do modelo para a implementação de fluxos de trabalho de avaliação avançados. Através de explicações claras por escrito e exemplos práticos de código, você obterá as habilidades necessárias para avaliar com confiança os modelos de IA preditivos e generativos usando métricas e ferramentas padrão do setor. O que você aprenderá: Entenda os conceitos básicos de MLOps e o papel crítico da avaliação de modelos; Avalie modelos preditivos usando métricas de classificação, regressão e previsão; Avaliar IA generativa e modelos de linguagem grande (LLMs) usando estruturas de avaliação modernas; Detectar desvio de modelo, viés e degradação de desempenho na produção Configure pipelines de avaliação no Vertex AI para automatizar verificações de qualidade; Aplique práticas modernas de observabilidade para monitorar a integridade do modelo e a qualidade dos dados ao longo do tempo. O curso começa com definições fundamentais da terminologia chave de MLOps e métricas de avaliação, antes de avançar passo a passo para fluxos de trabalho de avaliações práticas e pipelines automatizados. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores que são novos para MLOps e querem dominar a avaliação de modelos sem experiência anterior em operações de nuvem. Comece a ler hoje mesmo para criar sistemas de machine learning confiáveis e de alta qualidade com confiança.