Azure Machine Learning Model Monitoring Fundamentals

Le déploiement d'un modèle de machine learning n'est que le début de son cycle de vie. Une fois en production, les modèles peuvent se dégrader, rencontrer des données inattendues et dériver avec le temps, rendant le suivi continu essentiel. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux de la surveillance des modèles de machine learning au sein de l'écosystème Azure. Vous apprendrez à configurer la collecte de données, à analyser les performances du modèle et à établir des alertes pour que vos systèmes intelligents fonctionnent sans problème. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie fondamentale de MLOps et de la surveillance des modèles ; - Configurer les collecteurs de données Azure Machine Learning pour rassembler les entrées et sorties de production ; - Détecter la dérive des données et la dégradation des performances du modèle au fil du temps ; - Configurer des alertes et des déclencheurs automatisés pour répondre aux anomalies opérationnelles ; - S'entraîner à suivre les métriques modernes d'IA générative et de LLM aux côtés des métriques ML classiques ; - Intégrer les flux de travail de surveillance avec Azure Monitor. Nous commençons par les définitions clés de la dérive des modèles et des métriques opérationnelles, puis nous passons à la configuration des outils de surveillance natifs d'Azure et à l'analyse des données de télémétrie du monde réel. Ce cours est conçu pour les débutants, les aspirants data scientists et les passionnés du cloud qui souhaitent comprendre l'observabilité des modèles. Aucune expérience préalable avec Azure Machine Learning n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser l'essentiel pour maintenir vos modèles déployés précis et fiables.