Управление особенностями в MLOps с помощью искусственного интеллекта Vertex

В производственном машинном обучении последовательное управление свойствами данных в процессах обучения и обслуживания является одной из самых больших операционных проблем. Этот текстовый курс поможет вам создать надежную стратегию управления функциями с помощью Vertex AI. Вы перейдете от ручной подготовки данных к автоматизированному, централизованному управлению свойствами, обеспечивая вашим моделям постоянный доступ к надежным данным в режиме реального времени. Что вы узнаете: Во-первых, вы уясните основные принципы MLOps и важную роль централизованного хранилища функций. Во-вторых, настройте хранилище функций ИИ вершин для регистрации, организации и хранения функций объектов. В-третьих, применяйте наилучшие методы для ввода, обновления и предоставления данных о свойствах как в пакетном, так и в онлайновом режиме. В-четвертых, следует практиковать поддержание согласованности признаков между тренировочными наборами данных и производственными средами обслуживания. В-пятых, следует осуществлять мониторинг дрейфа признаков и качества данных для поддержания долгосрочной надежности модели. Курс начинается с основной терминологии и основных концепций хранилищ функций, а затем проходят практические шаги конфигурации и рабочие процессы интеграции. Вы прочтете подробные объяснения и проанализируете фрагменты конфигурации, предназначенные для построения ваших практических навыков. Этот курс предназначен для начинающих инженеров MLOps, ученых данных и разработчиков, не знакомых с Vertex AI, и не требует предыдущего опыта работы с облачным управлением функциями. Начните читать уже сегодня, чтобы оптимизировать рабочие процессы машинного обучения и освоить современные методы разработки функций.