Testen und Automatisieren von ML-Pipelines

Reale Machine-Learning-Systeme ändern sich mit der Zeit, wenn sich die Daten verschieben, wodurch automatisiertes Testen eine kritische Anforderung für Produktionspipelines darstellt. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie strukturierte Tests einrichten, um Fehler zu erkennen, bevor sie Ihre Benutzer betreffen. Sie werden von der manuellen Modellbewertung zum Aufbau automatisierter Testworkflows übergehen, die Datenqualität, Codekorrektheit und Modellleistung validieren. Durch klare schriftliche Erläuterungen und praktische Codebeispiele lernen Sie, robuste Checks in jeder Phase Ihrer Machine Learning Pipeline zu implementieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende ML-Testkonzepte, einschließlich Datenvalidierung, Modellregression und Pipeline-Integrität. - Implementieren Sie automatisierte Tests mit Pytest, um die Datenvorverarbeitung und die Feature-Engineering-Schritte zu überprüfen. - Erkennen Sie Daten- und Konzeptdrift, um sicherzustellen, dass Ihr Modell bei Änderungen der realen Daten genau bleibt. - Bewerten Sie Modellleistungsmetriken automatisch während der Trainings- und Bereitstellungsphasen. - Konfigurieren Sie grundlegende CI / CD-Workflows, um Ihre ML-Pipeline-Tests automatisch auszuführen. Der Kurs beginnt mit Kerndefinitionen und den Grundlagen der Systemdegradation von Machine Learning und führt Sie dann Schritt für Schritt durch das Schreiben automatisierter Testsuiten, die Validierung von Dateneingabe und die Überwachung von Modellausgaben. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende ML-Ingenieure, Data Scientists und Entwickler, die neu im Testen sind und zuverlässige Machine Learning-Pipelines erstellen möchten. Es ist keine vorherige Testerfahrung erforderlich. Erstellen Sie noch heute stabile, produktionsbereite Machine-Learning-Pipelines.