Оценка вертикальной модели ИИ для MLOps

Развертывание модели машинного обучения – это только половина битвы; знание того, насколько хорошо она работает в реальном мире, определяет ее долгосрочный успех. Этот текстовый курс познакомит вас с основными принципами оценки моделей в экосистеме искусственного интеллекта Vertex. Вы узнаете, как систематически анализировать производительность модели, выявлять предвзятость и внедрять автоматизированные рабочие процессы оценки для поддержания высокого качества прогнозов. Что вы узнаете: - Понять основные метрики оценки модели для классификации, регрессии и прогнозирования - Настройка конвейеров оценки Vertex AI для автоматизации отслеживания производительности - Анализировать поведение модели с использованием атрибуции особенностей и понятных концепций ИИ - Обнаружение дрейфа данных и ухудшения производительности в производственных средах - Применять методы обнаружения предвзятости для обеспечения справедливых и этических результатов машинного обучения Курс начинается с основных понятий проверки модели, а затем вы пройдете через практические файлы конфигурации и рабочие процессы оценки с использованием Vertex AI. Вы будете читать подробные объяснения и анализировать структурированные фрагменты кода, чтобы построить уверенность в своих навыках MLOps. Этот курс предназначен для начинающих, начинающих инженеров ML и ученых данных, без опыта работы с продвинутыми MLOps. Начните читать сегодня, чтобы овладеть искусством оценки модели в Vertex AI.