Avaliação de Modelos em MLOps com Vertex AI

A criação de modelos de machine learning é apenas metade da batalha; garantir que eles tenham um desempenho confiável na produção é onde muitos sistemas falham. Este curso baseado em texto orienta você através das práticas essenciais das Operações de Aprendizagem de Máquina (MLOps) com um foco rigoroso na avaliação de modelos. Você aprenderá a avaliar sistematicamente seus modelos para garantir precisão, justiça e segurança antes da implantação. Ao concluir este curso, você obterá as habilidades para configurar fluxos de trabalho de avaliação estruturados para algoritmos preditivos tradicionais e modelos de IA generativos modernos. Você entenderá como interpretar dados de desempenho e tomar decisões informadas sobre a prontidão do modelo. O que você vai aprender: - Entenda os princípios fundamentais do MLOps e o papel crítico da avaliação contínua. - Avalie modelos preditivos usando métricas de desempenho importantes, como precisão, recuperação e curvas ROC dentro do Vertex AI. - Avalie modelos de IA generativos usando estruturas de avaliação modernas, incluindo similaridade semântica e filtros de segurança. - Configure pipelines de avaliação automatizados para acompanhar o desempenho do modelo ao longo do tempo. - Analise relatórios de avaliação para identificar a deriva do modelo, o viés e as áreas de otimização. Este curso começa com definições essenciais e conceitos de avaliação principais antes de guiá-lo por explicações escritas passo a passo dos fluxos de trabalho de IA da Vertex. Ele foi projetado para iniciantes em machine learning, cientistas de dados e aspirantes a engenheiros de MLOps que desejam entender o ciclo de vida da produção. Não é necessária experiência prévia com a Vertex AI. Comece a ler hoje mesmo para criar sistemas de machine learning confiáveis e prontos para produção.