Gestion des modèles et IA responsable dans Azure Machine Learning

Le déploiement d'un modèle d'apprentissage automatique n'est que la première étape ; s'assurer qu'il reste fiable, juste et facile à suivre est le début du véritable MLOps. Ce cours vous apprend à gouverner efficacement vos modèles à l'aide d'Azure Machine Learning. Vous passerez de l'entraînement de modèles isolés à la gestion d'un cycle de vie structuré d'apprentissage automatique. Grâce à des explications écrites claires et à des exemples de configuration pratiques, vous apprendrez à enregistrer des modèles, à suivre les métriques de performance et à évaluer les modèles en termes d'équité et de biais. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de gestion des modèles et de MLOps dans l'écosystème Azure - Suivre les paramètres, les métriques et les artefacts des modèles à l'aide de l'intégration MLflow - Enregistrer, versionner et organiser les modèles dans le registre Azure Machine Learning - Configurer et interpréter les tableaux de bord Responsible AI pour évaluer l'équité et l'explicabilité des modèles - Analyser les prédictions des modèles et identifier les biais potentiels avant le déploiement en production Le cours commence par les concepts de base du registre de modèles et l'intégration MLflow, puis passe aux flux de travail de suivi pratiques, et se termine par la configuration de tableaux de bord complets Responsible AI pour évaluer les performances et l'éthique des modèles. Ce cours est conçu pour les data scientists débutants, les ingénieurs MLOps en herbe et les passionnés de cloud qui souhaitent gérer des modèles de manière responsable. Aucune expérience préalable avec Azure Machine Learning n'est requise, bien qu'une compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser la gouvernance professionnelle des modèles et les pratiques d'IA responsable dans le cloud.