Тестирование и автоматизация конвейеров ML

Реальные системы машинного обучения со временем меняются по мере изменения данных, что делает автоматизированное тестирование критическим требованием для производственных конвейеров. Этот курс научит вас, как создать структурированное тестирование, чтобы поймать ошибки, прежде чем они повлияют на ваших пользователей. Вы перейдете от ручной оценки модели к созданию автоматизированных рабочих процессов тестирования, которые проверяют качество данных, правильность кода и производительность модели. С помощью четких письменных объяснений и практических примеров кода вы научитесь внедрять надежные проверки на каждом этапе конвейера машинного обучения. Что вы узнаете: - Понять основные концепции тестирования ML, включая проверку данных, регрессию модели и целостность конвейера. - Внедрение автоматизированных тестов с использованием pytest для проверки предварительной обработки данных и этапов разработки функций. - Обнаружение дрейфа данных и концепций для обеспечения точности модели при изменении данных в реальном мире. - Автоматически оценивать показатели производительности модели на этапах обучения и развертывания. - Настройте основные рабочие процессы CI / CD для автоматического запуска тестов конвейера ML. Курс начинается с основных определений и основ деградации систем машинного обучения, а затем пошагово знакомит с написанием автоматизированных тестовых наборов, проверкой входных данных и мониторингом выходных данные модели. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и разработчиков, которые только начинают тестировать и хотят создать надежные конвейеры машинного обучения. Предварительный опыт тестирования не требуется. Начните создавать стабильные, готовые к производству конвейеры машинного обучения уже сегодня.