Évaluation de modèles Vertex AI : Fondamentaux MLOps

L'évaluation des modèles d'apprentissage automatique est essentielle pour garantir leur fiabilité en production, mais de nombreux développeurs peinent à mesurer précisément la qualité des modèles. Ce cours textuel offre une voie claire pour maîtriser l'évaluation des modèles au sein de l'écosystème Vertex AI. Vous passerez de l'entraînement de modèles de base à l'évaluation systématique des modèles d'IA prédictifs et génératifs, en vous assurant qu'ils répondent aux normes de performance et de sécurité du monde réel. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les métriques d'évaluation fondamentales pour les modèles de classification, de régression et d'IA générative ; * Configurer les pipelines d'évaluation de modèles Vertex AI pour automatiser le suivi des performances ; * Comparer systématiquement plusieurs versions de modèles pour sélectionner le meilleur candidat au déploiement ; * Évaluer les sorties d'IA génératives à l'aide de métriques modernes et de frameworks LLM-as-a-judge ; * Détecter les biais et la dérive dans les données de production pour maintenir la fiabilité du modèle au fil du temps ; * Appliquer les meilleures pratiques pour intégrer les étapes d'évaluation directement dans vos flux de travail MLOps. Le cours commence par la terminologie de base et la théorie de l'évaluation, avant de vous guider à travers des guides écrits étape par étape et des extraits de code pour configurer des pipelines d'évaluation dans Vertex AI. Ce cours est conçu pour les débutants en MLOps, les data scientists et les développeurs cherchant à comprendre l'évaluation de la qualité des modèles, sans expérience préalable en évaluation cloud requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour renforcer la confiance et la fiabilité de vos déploiements d'apprentissage automatique.