Kurs
Monitorowanie modeli uczenia maszynowego – podstawowe koncepcje
ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 05.2026
TheoryMachine Learning2 godz.11 filmów33 Ćwiczenia2,050 XP4,992Zaświadczenie o ukończeniu
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm
Szkolisz zespół?
Wypróbuj dla firmOpis kursu
Koncepcje monitorowania uczenia maszynowego
Modele uczenia maszynowego wpływają na coraz więcej decyzji w świecie rzeczywistym. Modele te wymagają monitorowania, aby zapobiec awariom i zapewnić, że przynoszą wartość biznesową Twojej firmie. Ten kurs wprowadzi Cię w podstawowe koncepcje tworzenia solidnego systemu monitorowania modeli w środowisku produkcyjnym.Odkryj idealny proces monitorowania
Kurs zaczyna się od planu tego, od czego zacząć monitorowanie w środowisku produkcyjnym i jak wokół niego zorganizować procesy. Omówimy podstawowy przebieg pracy, pokazując, jak wykrywać problemy, identyfikować ich przyczyny źródłowe i rozwiązywać je na przykładach z życia wziętych.Poznaj wyzwania związane z monitorowaniem modeli w środowisku produkcyjnym
Wdrożenie modelu na produkcję to dopiero początek cyklu życia modelu. Nawet jeśli działa dobrze podczas tworzenia, może zawieść z powodu stale zmieniających się danych produkcyjnych. W tym kursie poznasz trudności związane z monitorowaniem skuteczności modelu, zwłaszcza gdy nie ma danych referencyjnych.Zrozum szczegółowo przesunięcie kowariancji i dryf pojęciowy
Ostatnia część tego kursu skupi się na dwóch rodzajach cichej awarii modelu. Zrozumiesz szczegółowo różne rodzaje przesunięć współzmiennych i dryfu pojęcia, ich wpływ na wydajność modelu oraz to, jak je wykrywać i im zapobiegać.Wymagania wstępne
MLOps ConceptsSupervised Learning with scikit-learn1
What is ML Monitoring
The first chapter will explain why businesses need to monitor your machine learning models in production. You will learn about the ideal monitoring workflow and the steps involved, as well as some of the challenges that monitoring systems can face in production.
2
Theoretical Concepts of monitoring
In Chapter 2, you'll discover the fundamental importance of performance monitoring in a reliable monitoring system. We'll explore the common challenges faced in real-world production environments, such as the availability of ground truth. By the end of the chapter, you'll know how to handle situations when ground truth data is delayed or absent , using performance estimation algorithms.
3
Covariate Shift and Concept Drift Detection
Now that you know the basics of covariate shift and concept drift in production, let''s dive a little bit deeper. At the end of this chapter, you will know the different ways to detect and handle them in real-world scenarios.
Monitorowanie modeli uczenia maszynowego – podstawowe koncepcje
Kurs ukończony
Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu
Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysuUdostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz
Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Monitorowanie modeli uczenia maszynowego – podstawowe koncepcje już dziś!
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.