Testowanie i automatyzacja potoków ML

Systemy uczenia maszynowego zmieniają się z czasem wraz z przesunięciami danych, co sprawia, że zautomatyzowane testowanie jest kluczowym wymogiem dla potoków produkcyjnych. Ten kurs uczy, jak ustanowić uporządkowane testy, aby wychwycić błędy, zanim wpłyną na użytkowników. Przejdziesz od ręcznej oceny modelu do budowania zautomatyzowanych przepływów pracy testowych, które sprawdzają jakość danych, poprawność kodu i wydajność modelu. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom kodu nauczysz się wdrażać solidne kontrole na każdym etapie potoku uczenia maszynowego. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje testowania ML, w tym walidację danych, regresję modelu i integralność rurociągu. - Wdrażaj zautomatyzowane testy za pomocą pytest w celu weryfikacji wstępnego przetwarzania danych i etapów inżynierii funkcji. - Wykryj dryf danych i koncepcji, aby zapewnić, że model pozostaje dokładny, gdy zmieniają się dane w świecie rzeczywistym. - Automatycznie oceniaj wskaźniki wydajności modelu podczas faz szkolenia i wdrażania. - Skonfiguruj podstawowe przepływy pracy CI / CD, aby automatycznie uruchamiać testy potoku ML. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i podstaw degradacji systemu uczenia maszynowego, a następnie krok po kroku prowadzi przez pisanie zautomatyzowanych zestawów testowych, sprawdzanie poprawności danych wejściowych i monitorowanie wyjść modelu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów ML, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy są nowicjuszami w testowaniu i chcą budować niezawodne potoki uczenia maszynowego. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w testowaniu. Zacznij tworzyć stabilne, gotowe do produkcji potoki uczenia maszynowego już dziś.