Evaluación de Modelos Vertex AI y MLOps para Principiantes

Implementar modelos de aprendizaje automático en producción es solo la mitad de la batalla; asegurarse de que sigan siendo precisos, imparciales y confiables con el tiempo es donde comienza el verdadero MLOps. Este curso lo guía a través de los principios esenciales de la evaluación de modelos utilizando Vertex AI. Pasará de simplemente entrenar modelos a evaluar sistemáticamente su rendimiento. Al leer nuestras lecciones de texto estructuradas, aprenderá a configurar pipelines de evaluación, interpretar métricas clave tanto para algoritmos predictivos tradicionales como para modelos modernos de IA generativa, y tomar decisiones de implementación basadas en datos. Lo que aprenderá: * Comprender la terminología fundamental de MLOps y el ciclo de vida central de la evaluación de modelos; * Evaluar modelos predictivos utilizando métricas clásicas como precisión, recall y matrices de confusión; * Evaluar modelos de IA generativa y modelos de lenguaje grandes utilizando marcos de evaluación modernos; * Configurar pipelines de evaluación automatizados dentro del ecosistema Vertex AI; * Identificar y mitigar sesgos para garantizar la equidad y la seguridad en los resultados de su modelo; * Aplicar prácticas de pruebas sistemáticas para comparar versiones de modelos antes del lanzamiento a producción. El curso comienza con definiciones esenciales y conceptos fundamentales de seguimiento de modelos, luego pasa a tutoriales prácticos basados en texto de configuraciones de evaluación y análisis de métricas. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y gerentes de productos técnicos que son nuevos en MLOps. No se requiere experiencia previa en implementaciones de producción, aunque una comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático es útil. Comience a leer hoy mismo para crear sistemas de aprendizaje automático confiables y de alta calidad con confianza.