Cursus
Monitoring Machine Learning in Python
GevorderdVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 05-2025Start Cursus Kosteloos
Inbegrepen bijPremium or Teams
PythonMachine Learning3 u11 videos38 Opdrachten2,800 XP3,582Prestatieverklaring
Maak je gratis account aan
of
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
Wil je 2 of meer mensen trainen?
Probeer DataCamp for BusinessCursusbeschrijving
Leer hoe je je ML-modellen in Python kunt monitoren
Het monitoren van machine learning-modellen zorgt ervoor dat je machine learning-projecten op de lange termijn blijven slagen. Monitoring kan best ingewikkeld zijn, maar er zijn Python-pakketten die ons helpen begrijpen hoe onze modellen presteren, welke gegevens zijn veranderd waardoor de prestaties misschien zijn gedaald, en die ons tips geven over wat we moeten doen om onze modellen weer op de rails te krijgen. Deze cursus behandelt alles wat je moet weten om een eenvoudig monitoringsysteem in Python te bouwen, met behulp van het populaire monitorpakket nannyml.Begrijp de beste manier om dingen in de gaten te houden
Modelmonitoring gaat niet alleen over het simpelweg berekenen van de prestaties van een model in productie. Helaas is het niet zo simpel. Vooral als labels moeilijk te vinden zijn. In deze cursus leer je alles over de beste manier om je monitoring te regelen. Het zorgt ervoor dat je altijd modelstoringen opmerkt, waarschuwingsmoeheid voorkomt en snel de oorzaak van het probleem vindt.Ontdek hoe je de echte oorzaak van problemen met modelprestaties kunt vinden.
Een ander belangrijk onderdeel van modelmonitoring is het achterhalen van de echte oorzaak. In deze cursus gaan we dieper in op hoe je technieken voor het spotten van datadrift kunt gebruiken om de echte oorzaak van problemen met modelprestaties te vinden. Je leert hoe je zowel univariate als multivariate technieken voor het opsporen van gegevensafwijkingen kunt gebruiken om mogelijke oorzaken van modelproblemen te ontdekken.Vereisten
Monitoring Machine Learning Concepts1
Data Preparation and Performance Estimation
In this chapter, you will be introduced to the NannyML library and its fundamental functions. Initially, you will learn the process of preparing raw data to create reference and analysis sets ready for production monitoring. As a practical example, you will investigate predicting the tip amount for taxi rides in New York. Toward the end of the chapter, you will also discover how to estimate the performance of the tip prediction model using NannyML.
2
Monitoring Performance and Business Value
In this chapter, you will be introduced to realized performance calculators used when ground truth becomes available. You will learn about the more advanced methods for handling results, including filtering, plotting, converting them to data frames, chunking, and establishing custom thresholds. Lastly, you'll apply this knowledge to calculate the business value of a model trained on the hotel booking dataset.
3
Root Cause Analysis and Issue Resolution
Having detected the performance degradation in the hotel booking model, you will now learn how to identify the underlying issue causing it. In this chapter, you will be introduced to multivariate and univariate drift detection methods. You will also learn how to identify data quality issues and how to address the underlying problems you detect.
Monitoring Machine Learning in Python
Cursus voltooid
Verdien een prestatieverklaring
Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitaeDeel het op sociale media en in je functioneringsgesprek
Inbegrepen bijPremium or Teams
Schrijf Je Nu inSluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Monitoring Machine Learning in Python!
Maak je gratis account aan
of
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.