Modellevaluierung in MLOps mit Vertex AI

Die Erstellung von Machine-Learning-Modellen ist nur die halbe Miete. Die Sicherstellung ihrer zuverlässigen Leistung in der Produktion ist der Punkt, an dem viele Systeme scheitern. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die wesentlichen Praktiken von Machine Learning Operations (MLOps) mit einem strikten Fokus auf die Modellauswertung. Sie lernen, wie Sie Ihre Modelle systematisch bewerten, um Genauigkeit, Fairness und Sicherheit vor dem Einsatz zu gewährleisten. Mit dem Abschluss dieses Kurses erwerben Sie die Fähigkeiten, strukturierte Auswertungsworkflows sowohl für traditionelle prädiktive Algorithmen als auch für moderne generative KI-Modelle einzurichten. Sie lernen, wie Sie Performance-Daten interpretieren und fundierte Entscheidungen über die Modellbereitschaft treffen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden MLOps-Prinzipien und die entscheidende Rolle der kontinuierlichen Bewertung. - Bewerten Sie Vorhersagemodelle mit wichtigen Leistungsmetriken wie Präzision, Recall und ROC-Kurven in Vertex AI. - Bewerten Sie generative KI-Modelle mit modernen Bewertungsframeworks, einschließlich semantischer Ähnlichkeit und Sicherheitsfilter. - Konfigurieren Sie automatisierte Auswertungspipelines, um die Modellleistung im Laufe der Zeit zu verfolgen. - Analysieren Sie Auswertungsberichte, um Modelldrift, Bias und Bereiche für die Optimierung zu identifizieren. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und zentralen Evaluierungskonzepten, bevor Sie Schritt für Schritt durch schriftliche Erklärungen der Vertex AI-Workflows geführt werden. Es ist für Anfänger im Bereich Machine Learning, Data Scientists und aufstrebende MLOps-Ingenieure gedacht, die den Produktionslebenszyklus verstehen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit Vertex AI erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um zuverlässige, produktionsbereite Machine-Learning-Systeme zu erstellen.