Bản mẫu:Các mô hình của Vertex

Luyện tập một mô hình học máy chỉ là một nửa trận chiến; đảm bảo nó hoạt động đáng tin cậy trên dữ liệu thế giới thực là nơi nhiều dự án thất bại. Hiểu cách đánh giá hệ thống các mô hình của bạn là chìa khóa để thành công, MLOp cấp sản xuất. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm và quy trình làm việc cơ bản của đánh giá mô hình. Bạn sẽ chuyển từ kiểm tra thủ công, ad-hoc sang tự động, các quá trình đánh giá mạnh mẽ cho bạn sự tự tin hoàn toàn vào hiệu suất của mô hình trước khi triển khai. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các chỉ số đánh giá mô hình cốt lõi cho cả các nhiệm vụ phân loại và hồi quy; Cấu hình các công cụ đánh giá AI Vertex để tự động kiểm tra hiệu suất; Phân tích các chỉ báo thiên vị và công bằng mô hình để đảm bảo triển khai đạo đức; Theo dõi dòng dõi mô hình và siêu dữ liệu để duy trì lịch sử rõ ràng của các thí nghiệm; So sánh nhiều mô hình phiên bản một cách có hệ thống để chọn ra ứng cử viên tốt nhất cho sản xuất. Bạn sẽ bắt đầu với lý thuyết đánh giá cơ bản và các chỉ số chính trước khi chuyển sang cấu hình thực tế. Thông qua các giải thích văn bản có cấu trúc và các ví dụ cài đặt từng bước, bạn sẽ học cách tích hợp đánh giá một cách liền mạch vào dòng công việc MLOps rộng hơn của bạn. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, kỹ sư ML tham vọng và các nhà khoa học dữ liệu tìm kiếm để tiêu chuẩn hóa công việc của họ. Không cần nền tảng học máy tiên tiến để bắt đầu. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các đường ống học máy đáng tin cậy, hiệu suất cao với niềm tin.