Оценка модели искусственного интеллекта Vertex: основы MLOps

Оценка моделей машинного обучения имеет решающее значение для обеспечения их надежной работы в производстве, однако многие разработчики испытывают трудности с точным измерением качества модели. Этот курс, основанный только на тексте, предоставляет четкий путь к овладению оценкой модели в экосистеме искусственного интеллекта Vertex. Вы перейдете от обучения базовых моделей к систематической оценке как предсказывающих, так и генеративных моделей ИИ, обеспечивая их соответствие стандартам производительности и безопасности в реальном мире. Вы узнаете: основные показатели оценки для классификации, регрессии и генеративных моделей ИИ; настройка конвейеров оценки моделей Vertex AI для автоматизации отслеживания производительности; систематическое сравнение нескольких версий модели для выбора наилучшего кандидата для развертывания; оценка выходных данных генеративного ИИ с помощью современных показателей и Обнаружение предвзятости и дрейфа в производственных данных для поддержания надежности модели во времени; Применение передовых методов для интеграции шагов оценки непосредственно в рабочие процессы MLOps. Курс начинается с основных терминов и теории оценки, а затем вы пройдете пошаговые письменные руководства и фрагменты кода для настройки конвейеров оценки в Vertex AI. Этот курс предназначен для начинающих MLOps, ученых данных и разработчиков, желающих понять оценку качества модели, без предварительного опыта оценки облака. Начните читать уже сегодня, чтобы укрепить доверие и надежность в развертывании машинного обучения.