Оценка модели в MLOps с помощью искусственного интеллекта вершин

Создание моделей машинного обучения – это только половина битвы; обеспечение их надежной работы в производстве – это то, где многие системы терпят неудачу. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные методы операций машинного обучения (MLOps) с уделением особого внимания оценке моделей. Вы узнаете, как систематически оценивать свои модели, чтобы гарантировать точность, справедливость и безопасность перед развертыванием. Завершив этот курс, вы приобретете навыки для создания структурированных рабочих процессов оценки как для традиционных предсказывающих алгоритмов, так и для современных генеративных моделей ИИ. Вы узнаете, как интерпретировать данные о производительности и принимать обоснованные решения о готовности модели. Что вы узнаете: - Понять основополагающие принципы МЛОп и важнейшую роль непрерывной оценки. - Оценка моделей предсказания с использованием ключевых показателей производительности, таких как точность, восстановление и кривы ROC в Vertex AI. - Оценка генеративных моделей ИИ с использованием современных оценочных рамок, включая семантическое сходство и фильтры безопасности. - Настройка автоматизированных конвейеров оценки для отслеживания производительности модели во времени. - Анализировать отчеты об оценке для выявления дрейфа модели, предвзятости и областей для оптимизации. Этот курс начинается с основных определений и основных концепций оценки, а затем вы пройдете пошаговые письменные объяснения рабочих процессов Vertex AI. Он предназначен для начинающих практиков машинного обучения, ученых данных и начинающих инженеров MLOps, которые хотят понять жизненный цикл производства. Не требуется предыдущий опыт работы с Vertex AI. Начните читать сегодня, чтобы создать надежные, готовые к производству системы машинного обучения.