Đánh giá mô hình trong MLOps với Vertex AI

Xây dựng mô hình học máy chỉ là một nửa trận chiến; đảm bảo chúng hoạt động đáng tin cậy trong sản xuất là nơi nhiều hệ thống thất bại. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các thực hành cơ bản của Các hoạt động học máy (MLOps) với trọng tâm nghiêm ngặt vào đánh giá mô hình. Bạn sẽ học cách đánh giá hệ thống các mô hình của bạn để đảm bảo chính xác, công bằng và an toàn trước khi triển khai. Bằng cách hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có được kỹ năng để thiết lập các luồng công việc đánh giá cấu trúc cho cả các thuật toán dự đoán truyền thống và các mô hình AI hiện đại. Bạn sẽ hiểu cách giải thích dữ liệu hiệu suất và đưa ra các quyết định thông tin về sự sẵn sàng của mô hình. Bạn sẽ học được: - Hiểu các nguyên tắc cơ bản của MLOps và vai trò quan trọng của đánh giá liên tục. - Đánh giá các mô hình dự đoán sử dụng các chỉ số hiệu suất chính như độ chính xác, nhớ lại và đường cong ROC trong Vertex AI. - Đánh giá các mô hình AI sinh sản sử dụng các khung đánh giá hiện đại, bao gồm tương đồng ngữ nghĩa và bộ lọc an toàn. - Cấu hình các đường ống đánh giá tự động để theo dõi hiệu suất mô hình theo thời gian. - Phân tích báo cáo đánh giá để xác định mô hình trôi dạt, thiên vị và các khu vực tối ưu hóa. Chương trình này bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và các khái niệm đánh giá cốt lõi trước khi hướng dẫn bạn qua các giải thích viết từng bước của các workflow Vertex AI. Nó được thiết kế cho người học máy mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ liệu, và các kỹ sư MLOps tham vọng muốn hiểu chu kỳ đời sản xuất. Không cần kinh nghiệm trước đây với Vertex AI. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng hệ thống học máy đáng tin cậy, sẵn sàng sản xuất.