After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Opis 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
Program kursu
Plan kursu
1
Czym jest monitorowanie modeli ML?
W pierwszym rozdziale dowiesz się, dlaczego firmy powinny monitorować swoje modele uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym. Poznasz idealny przepływ pracy związany z monitorowaniem oraz kroki, które się na niego składają, a także wyzwania, z jakimi systemy monitorowania mogą się mierzyć w produkcji.
- Dlaczego warto monitorować swój model50 XP
- Dlaczego modele zawodzą?50 XP
- Korzyści z systemów monitorowania50 XP
- Idealny przepływ pracy monitorowania50 XP
- Dlaczego monitorowanie KPI jest ważne50 XP
- Idealny przepływ pracy przy monitorowaniu100 XP
- Proces monitorowania w praktycznym scenariuszu100 XP
- Wyzwania związane z monitorowaniem modeli uczenia maszynowego50 XP
- Opóźniony ground truth100 XP
- Przesunięcie kowariancji a dryft konceptualny100 XP
2
Teoretyczne podstawy monitorowania
W rozdziale 2 odkryjesz kluczowe znaczenie monitorowania wydajności w niezawodnym systemie monitorowania. Przyjrzymy się typowym wyzwaniom występującym w rzeczywistych środowiskach produkcyjnych, takim jak dostępność danych referencyjnych (ang. ground truth). Pod koniec rozdziału będziesz wiedzieć, jak postępować w sytuacjach, gdy dane referencyjne są opóźnione lub niedostępne – z wykorzystaniem algorytmów estymacji wydajności.
3
Wykrywanie przesunięcia kowariancji i dryfu konceptualnego
Znasz już podstawy przesunięcia kowariancji i dryfu konceptualnego w środowisku produkcyjnym – czas zagłębić się w temat. Pod koniec tego rozdziału poznasz różne sposoby wykrywania tych zjawisk i radzenia sobie z nimi w rzeczywistych scenariuszach.
Monitorowanie modeli uczenia maszynowego – podstawowe koncepcje
Kurs
ukończony
