Оценка моделей искусственного интеллекта и MLOps для начинающих

Развертывание моделей машинного обучения в производстве — это только половина битвы; обеспечение того, чтобы они оставались точными, беспристрастными и надежными со временем, — вот где начинаются настоящие операции МЛО. Этот курс поможет вам освоить основные принципы оценки моделей с помощью Vertex AI. Вы перейдете от простого обучения моделей к систематической оценке их производительности. Прочитав наши уроки по структурированному тексту, вы узнаете, как настраивать конвейеры оценки, интерпретировать ключевые показатели как для традиционных предсказывающих алгоритмов, так и для современных генеративных моделей ИИ, а также принимать решения о развертывании, основанные на данных. Что вы узнаете: Понимание основополагающей терминологии MLOps и основного жизненного цикла оценки модели; Оценка предсказуемых моделей с использованием классических метрик, таких как точность, восстановление и матрицы путаницы; Оценить генеративный ИИ и большие языковые модели с использование современных рамок оценки; Настройка автоматизированных конвейеров оценки в рамках Vertex AI Выявление и смягчение предвзятости для обеспечения справедливости и безопасности в выходных данных модели; Применение методов систематического тестирования для сравнения версий модели до выпуска в производство. Курс начинается с основных определений и основных концепций отслеживания моделей, затем переходит в практические текстовые обзоры конфигураций оценки и метрического анализа. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и технических менеджеров продукта, которые впервые используют MLOps. Не требуется предыдущий опыт развертывания в производственных условиях, хотя полезно иметь базовое понимание концепций машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы с уверенностью создавать надежные, высококачественные системы машинного обучения.