curso
Monitoramento de conceitos de machine learning
Intermediário
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Descrição do curso
Conceitos de monitoramento de machine learning
Os modelos de machine learning influenciam cada vez mais decisões no mundo real. Esses modelos precisam ser monitorados para evitar falhas e garantir que forneçam valor comercial à sua empresa. Este curso apresentará a você os conceitos fundamentais da criação de um sistema de monitoramento robusto para seus modelos em produção.Descubra o fluxo de trabalho de monitoramento ideal
O curso começa com o plano de onde começar o monitoramento na produção e como estruturar os processos em torno dele. Cobriremos o fluxo de trabalho básico, mostrando a você como detectar os problemas, identificar as causas principais e resolvê-los com exemplos do mundo real.Explore os desafios de monitorar modelos na produção
A implantação de um modelo em produção é apenas o início do ciclo de vida do modelo. Mesmo que tenha um bom desempenho durante o desenvolvimento, ele pode falhar devido à mudança contínua dos dados de produção. Neste curso, você explorará as dificuldades de monitorar o desempenho de um modelo, especialmente quando não há verdade fundamental.Entenda em detalhes a mudança de covariável e o desvio de conceito
A última parte deste curso se concentrará em dois tipos de falha de modelo silencioso. Você entenderá detalhadamente os diferentes tipos de mudanças de covariáveis e desvios de conceito, sua influência no desempenho do modelo e como detectá-los e evitá-los.Pré-requisitos
MLOps ConceptsSupervised Learning with scikit-learn1
O que é o monitoramento ML
2
Conceitos teóricos de monitoramento
3
Mudança de covariável e detecção de desvio de conceito
Monitoramento de conceitos de machine learning
Curso Completo
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