Проверка, анализ и мониторинг моделей машинного обучения

Развертывание модели машинного обучения – это только первый шаг; обеспечение ее надежной работы во времени требует постоянного надзора. В этом всеобъемлющем руководстве вы узнаете, как систематически проверять модели перед развертыванием, анализировать их поведение на предмет предвзятости и ошибок и настраивать надежные системы мониторинга для выявления ухудшения производительности в производственной среде. Вы узнаете: основные показатели проверки и методы оценки ML; анализ моделей на предмет предвзятости, справедливости и ошибок в граничных случаях; обнаружение дрейфа данных и концептуального дрейф в производственных средах; настройка современных рабочих процессов наблюдаемости и систем оповещения; внедрение автоматизированных конвейеров для непрерывной оценки модели. Вы начнете с основной терминологии и основных понятий, связанных с проверкой, а затем перейдете к стратегиям мониторинга в реальных условиях и методам обнаружения дрейфа. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, аналитиков данных и новичков, интересующихся MLOps, и не требует предыдущего опыта производства. Начните читать сегодня, чтобы создать надежные, готовые к производству системы машинного обучения.