After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Opis kursu
Dowiedz się, jak monitorować swoje modele ML w Pythonie
Monitorowanie modeli uczenia maszynowego zapewnia długoterminowy sukces Twoich projektów z zakresu uczenia maszynowego. Monitorowanie może być bardzo złożone, jednak istnieją pakiety Pythona, które pomagają nam zrozumieć, jak działają nasze modele, jakie dane uległy zmianie i mogły doprowadzić do spadku wydajności, a także dają nam wskazówki, co musimy zrobić, aby przywrócić nasze modele na właściwe tory. Ten kurs obejmuje wszystko, co musisz wiedzieć, aby zbudować podstawowy system monitorowania w Pythonie, korzystając z popularnego pakietu monitor, nannyml.Poznaj optymalny proces monitorowania
Monitorowanie modeli to nie tylko proste obliczanie wydajności modelu w środowisku produkcyjnym. Niestety, to nie jest takie proste. Zwłaszcza gdy etykiety trudno zdobyć. Ten kurs nauczy Cię optymalnego procesu monitorowania. Zapewni to, że zawsze wychwycisz awarie modeli, unikniesz zmęczenia alertami i szybko dotrzesz do źródła problemu.Dowiedz się, jak znaleźć przyczynę problemów z wydajnością modelu
Kolejnym ważnym elementem monitorowania modeli jest analiza przyczyn źródłowych. Ten kurs pokaże, jak wykorzystywać techniki wykrywania driftu danych, aby dotrzeć do źródłowej przyczyny problemów z wydajnością modelu. Nauczysz się, jak wykorzystywać zarówno jednowymiarowe, jak i wielowymiarowe techniki wykrywania dryfu danych, aby odkrywać potencjalne przyczyny problemów z modelem.Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Przygotowanie danych i estymacja wydajności
W tym rozdziale poznasz bibliotekę NannyML i jej podstawowe funkcje. Dowiesz się, jak przygotować surowe dane, tworząc zbiory referencyjne i analityczne gotowe do monitorowania produkcyjnego. Jako praktyczny przykład przyjrzysz się przewidywaniu napiwku za przejazd taksówką w Nowym Jorku. Pod koniec rozdziału nauczysz się też, jak szacować wydajność modelu przewidywania napiwków za pomocą NannyML.
- Czym jest NannyML?50 XP
- Kluczowe funkcje NannyML50 XP
- Wczytaj zbiór danych100 XP
- Przygotowanie danych dla NannyML50 XP
- Okres referencyjny czy okres analizy?100 XP
- Wczytywanie i podział danych100 XP
- Tworzenie zbiorów referencyjnego i analitycznego100 XP
- Estymacja wydajności50 XP
- Określ algorytm i typ problemu50 XP
- Interpretacja wyników50 XP
- Przepływ pracy CBPE i DLE100 XP
- Szacowanie wydajności modelu przewidywania napiwków100 XP
2
Monitorowanie wydajności i wartości biznesowej
W tym rozdziale poznasz kalkulatory rzeczywistej wydajności, używane gdy dostępne są etykiety docelowe. Nauczysz się bardziej zaawansowanych metod pracy z wynikami: filtrowania, tworzenia wykresów, konwersji do ramek danych, podziału na fragmenty oraz definiowania własnych progów. Na koniec zastosujesz zdobytą wiedzę do obliczenia wartości biznesowej modelu wytrenowanego na zbiorze danych dotyczącym rezerwacji hotelowych.
3
Analiza przyczyn źródłowych i rozwiązywanie problemów
Po wykryciu pogorszenia wydajności modelu rezerwacji hotelowych nauczysz się teraz identyfikować przyczyny źródłowe tego problemu. W tym rozdziale poznasz metody wykrywania dryftu wielowymiarowego i jednowymiarowego. Dowiesz się również, jak wykrywać problemy z jakością danych i jak je rozwiązywać.
Monitorowanie uczenia maszynowego w Pythonie
Kurs
ukończony
