Cursus
Monitoring Machine Learning-concepten
GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 05-2026
TheoryMachine Learning2 u11 videos33 Opdrachten2,050 XP5,018Bewijs van Prestatie
Maak je kosteloos account aan
Ga verder met GoogleMeer opties weergevenof
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.
Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven
Een team trainen?
Probeer voor bedrijvenCursusbeschrijving
Concepten voor het monitoren van machine learning
Machine learning-modellen beïnvloeden steeds meer beslissingen in de echte wereld. Deze modellen moeten in de gaten worden gehouden om problemen te voorkomen en ervoor te zorgen dat ze je bedrijf echt iets opleveren. Deze cursus laat je kennismaken met de basisideeën voor het maken van een sterk monitoringsysteem voor je modellen in productie.Ontdek de ideale monitoringworkflow
De cursus begint met een plan voor waar je moet beginnen met monitoring in de productie en hoe je de processen daaromheen kunt opzetten. We laten je zien hoe je problemen kunt ontdekken, de oorzaken kunt achterhalen en ze kunt oplossen met voorbeelden uit de praktijk.Ontdek de uitdagingen van monitoringmodellen in productie
Het inzetten van een model in productie is maar het begin van de levenscyclus van het model. Zelfs als het tijdens de ontwikkeling goed werkt, kan het door steeds veranderende productiegegevens misgaan. In deze cursus ga je kijken naar de uitdagingen bij het monitoren van de prestaties van een model, vooral als er geen grondwaarheid is.Begrijp in detail covariate shift en concept drift
Het laatste deel van deze cursus gaat over twee soorten stille modelstoringen. Je leert precies wat de verschillende soorten covariate shifts en concept drift zijn, hoe ze de prestaties van het model beïnvloeden en hoe je ze kunt opsporen en voorkomen.Vereisten
MLOps ConceptsSupervised Learning with scikit-learn1
Wat is ML-monitoring
In dit eerste hoofdstuk leer je waarom bedrijven je Machine Learning-modellen in productie moeten monitoren. Je ontdekt de ideale monitoringworkflow en de bijbehorende stappen, evenals enkele uitdagingen waarmee monitoringsystemen in productie te maken kunnen krijgen.
2
Theoretische concepten van monitoring
In hoofdstuk 2 ontdek je het fundamentele belang van prestatimonitoring in een betrouwbaar monitoringsysteem. We verkennen veelvoorkomende uitdagingen in productieomgevingen, zoals de beschikbaarheid van ground truth. Aan het einde van het hoofdstuk weet je hoe je situaties aanpakt waarin ground-truthgegevens vertraagd zijn of ontbreken, met behulp van algoritmen voor prestatie-inschatting.
3
Detectie van covariate shift en concept drift
Nu je de basis kent van covariate shift en concept drift in productie, gaan we iets dieper. Aan het einde van dit hoofdstuk ken je de verschillende manieren om ze te detecteren en te behandelen in praktijkscenario's.
Monitoring Machine Learning-concepten
Cursus voltooid
Verdien een prestatieverklaring
Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitaeDeel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in
Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Monitoring Machine Learning-concepten!
Maak je kosteloos account aan
Ga verder met GoogleMeer opties weergevenof
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.
Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel
Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.