Fundamentos de Monitoreo de Modelos de Azure Machine Learning

Desplegar un modelo de machine learning es solo el comienzo de su ciclo de vida. Una vez en producción, los modelos pueden degradarse, encontrar datos inesperados y derivar con el tiempo, lo que hace esencial el seguimiento continuo. Este curso basado en texto lo guiará a través de los conceptos centrales del monitoreo de modelos de machine learning dentro del ecosistema de Azure. Aprenderá a configurar la recopilación de datos, analizar el rendimiento del modelo y establecer alertas para mantener sus sistemas inteligentes funcionando sin problemas. Lo que aprenderá: - Comprender la terminología fundamental de MLOps y monitoreo de modelos; - Configurar recolectores de datos de Azure Machine Learning para recopilar entradas y salidas de producción; - Detectar la deriva de datos y la degradación del rendimiento del modelo con el tiempo; - Configurar alertas y disparadores automatizados para responder a anomalías operativas; - Practicar el seguimiento de métricas modernas de IA generativa y LLM junto con métricas clásicas de ML; - Integrar flujos de trabajo de monitoreo con Azure Monitor. Comenzamos con las definiciones centrales de deriva de modelos y métricas operativas, luego pasamos a la configuración de herramientas de monitoreo nativas de Azure y al análisis de datos de telemetría del mundo real. Este curso está diseñado para principiantes, aspirantes a científicos de datos y entusiastas de la nube que desean comprender la observabilidad de modelos. No se requiere experiencia previa con Azure Machine Learning. Comience a leer hoy mismo para dominar lo esencial para mantener sus modelos desplegados precisos y confiables.