Name: Giám sát Machine Learning bằng Python
Rating: 4.804812834224599 (374 reviews)

Mô tả khóa học

Yêu cầu tiên quyết

Monitoring Machine Learning Concepts

Chương trình học

Đề cương khóa học

Chuẩn bị dữ liệu và ước lượng hiệu năng

Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu về thư viện NannyML và các chức năng cốt lõi của nó. Trước hết, bạn sẽ học quy trình chuẩn bị dữ liệu thô để tạo bộ tham chiếu và bộ phân tích, sẵn sàng cho việc giám sát trong môi trường sản xuất. Là ví dụ thực tế, bạn sẽ khảo sát bài toán dự đoán tiền tip cho các chuyến taxi ở New York. Về cuối chương, bạn cũng sẽ khám phá cách ước lượng hiệu năng của mô hình dự đoán tiền tip bằng NannyML.

Bắt đầu chương

Giám sát hiệu năng và giá trị kinh doanh

Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu về các bộ tính hiệu năng thực tế khi dữ liệu nhãn trở nên sẵn có. Bạn sẽ học các phương pháp nâng cao để xử lý kết quả, bao gồm lọc, trực quan hóa, chuyển đổi sang data frame, chia khối (chunking), và thiết lập các ngưỡng tùy chỉnh. Cuối cùng, bạn sẽ áp dụng kiến thức này để tính toán giá trị kinh doanh của một mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu đặt phòng khách sạn.

Bắt đầu chương

Phân tích nguyên nhân gốc rễ và khắc phục sự cố

Sau khi phát hiện sự suy giảm hiệu năng ở mô hình đặt phòng khách sạn, bạn sẽ học cách xác định vấn đề cốt lõi gây ra hiện tượng này. Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu về các phương pháp phát hiện drift đa biến và đơn biến. Bạn cũng sẽ học cách nhận diện các vấn đề chất lượng dữ liệu và cách xử lý những vấn đề nền tảng mà bạn phát hiện.