Evaluación de Modelos en MLOps con Vertex AI

Construir modelos de aprendizaje automático es solo la mitad de la batalla; asegurar que funcionen de manera fiable en producción es donde muchos sistemas fallan. Este curso basado en texto te guía a través de las prácticas esenciales de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) con un enfoque estricto en la evaluación de modelos. Aprenderás a evaluar sistemáticamente tus modelos para garantizar la precisión, la equidad y la seguridad antes del despliegue. Al completar este curso, obtendrás las habilidades para configurar flujos de trabajo de evaluación estructurados tanto para algoritmos predictivos tradicionales como para modelos modernos de IA generativa. Comprenderás cómo interpretar los datos de rendimiento y tomar decisiones informadas sobre la preparación del modelo. Lo que aprenderás: - Comprender los principios fundamentales de MLOps y el papel crítico de la evaluación continua. - Evaluar modelos predictivos utilizando métricas clave de rendimiento como precisión, recall y curvas ROC dentro de Vertex AI. - Evaluar modelos de IA generativa utilizando marcos de evaluación modernos, incluida la similitud semántica y los filtros de seguridad. - Configurar pipelines de evaluación automatizados para rastrear el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. - Analizar informes de evaluación para identificar la deriva del modelo, el sesgo y las áreas de optimización. Este curso comienza con definiciones esenciales y conceptos de evaluación centrales antes de guiarte a través de explicaciones escritas paso a paso de los flujos de trabajo de Vertex AI. Está diseñado para practicantes de aprendizaje automático principiantes, científicos de datos e ingenieros de MLOps aspirantes que desean comprender el ciclo de vida de producción. No se requiere experiencia previa con Vertex AI. Comienza a leer hoy mismo para construir sistemas de aprendizaje automático fiables y listos para producción.