MLOps с вершинным ИИ: Основы оценки моделей

Создание модели машинного обучения – это только половина победы; обеспечение ее надежной работы в производстве требует надежной оценки и непрерывного мониторинга. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные принципы операций машинного обучения (MLOps) с использованием искусственного интеллекта Vertex. Вы перейдете от простого обучения моделей к систематической оценке их производительности, выявлению предвзятости и отслеживанию ключевых показателей для обеспечения высококачественных развертываний. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций MLOps и жизненного цикла оценки модели - Настройка конвейеров оценки Vertex AI для автоматизации тестирования производительности - Анализ ключевых показателей оценки для моделей классификации, регрессии и прогнозирования - Выявление систематических ошибок в модели и оценка ее объективности с использованием современных методов оценки - Мониторинг моделей на предмет дрейфа данных и концептуального дрейф для поддержания точности во времени - Внедрение контроля версий и отслеживания для экспериментов с машинным обучением Курс начинается с основных терминов MLOps и фундаментальной теории оценки, а затем вы пройдете пошаговые письменные объяснения по настройке и запуску задач оценки. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и разработчиков, не знакомых с операциями, и требует только базовых знаний по машинному обучению и отсутствия предыдущего опыта работы в облаке. Начните овладевать искусством оценки моделей и повысите эффективность рабочего процесса MLOps уже сегодня.