Grundlagen der Azure Machine Learning-Modellüberwachung

Die Bereitstellung eines Machine-Learning-Modells ist nur der Anfang seines Lebenszyklus. Sobald Modelle in der Produktion sind, können sie sich verschlechtern, auf unerwartete Daten stoßen und im Laufe der Zeit driften, was eine kontinuierliche Nachverfolgung erforderlich macht. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernkonzepte der Überwachung von Machine-Learning-Modellen im Azure-Ökosystem. Sie erfahren, wie Sie die Datenerfassung einrichten, die Modellleistung analysieren und Warnungen einrichten können, damit Ihre intelligenten Systeme reibungslos laufen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden MLOps und die Modellüberwachungsterminologie; - Konfigurieren Sie Azure Machine Learning-Datensammler, um Produktionsinputs und -outputs zu sammeln; - Erkennen Sie Datendrift und Modellleistungsverschlechterung im Laufe der Zeit; - Richten Sie Warnungen und automatisierte Trigger ein, um auf betriebliche Anomalien zu reagieren; - Üben Sie die Verfolgung moderner Modelle. - Integrieren Sie Überwachungs-Workflows mit Azure Monitor, um die Leistung Ihrer KI- und LLM-Metriken zu verbessern. Wir beginnen mit den Kerndefinitionen von Modelldrift und Betriebskennzahlen und gehen dann zur Konfiguration von Azure-nativen Überwachungstools und zur Analyse von Telemetriedaten aus der Praxis über. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, angehende Data Scientists und Cloud-Enthusiasten, die die Beobachtbarkeit von Modellen verstehen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in Azure Machine Learning erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um die Grundlagen für die Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer bereitgestellten Modelle zu erlernen.