إدارة النماذج والذكاء الاصطناعي المسؤول في Azure Machine Learning

يعد نشر نموذج التعلم الآلي الخطوة الأولى فقط؛ ضمان بقائه موثوقًا به وعادلًا وسهل التتبع هو المكان الذي تبدأ فيه MLOps الحقيقية. تعلمك هذه الدورة التدريبية كيفية إدارة نماذجك بفعالية باستخدام Azure Machine Learning. ستنتقل من تدريب نماذج معزولة إلى إدارة دورة حياة تعلم آلي منظمة. من خلال الشروحات المكتوبة الواضحة وأمثلة التكوين العملية، ستتعلم كيفية تسجيل النماذج وتتبع مقاييس الأداء وتقييم النماذج من حيث العدالة والتحيز. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم إدارة النماذج الأساسية و MLOps ضمن نظام Azure البيئي - تتبع معلمات النموذج والمقاييس والأصول باستخدام تكامل MLflow - تسجيل الإصدارات وتنظيم النماذج في سجل Azure Machine Learning - تكوين وتفسير لوحات معلومات الذكاء الاصطناعي المسؤول لتقييم عدالة النموذج وقابليته للتفسير - تحليل تنبؤات النموذج وتحديد التحيزات المحتملة قبل النشر في الإنتاج تبدأ الدورة التدريبية بمفاهيم سجل النموذج الأساسية وتكامل MLflow، ثم تنتقل إلى مسارات عمل التتبع العملية، وتختتم بإعداد لوحات معلومات شاملة للذكاء الاصطناعي المسؤول لتقييم أداء النموذج وأخلاقياته. تم تصميم هذه الدورة التدريبية لعلماء البيانات المبتدئين ومهندسي MLOps الطموحين وعشاق السحابة الذين يرغبون في إدارة النماذج بمسؤولية. لا يلزم وجود خبرة سابقة في Azure Machine Learning، على الرغم من أن الفهم الأساسي لمفاهيم التعلم الآلي مفيد. ابدأ القراءة اليوم لإتقان حوكمة النماذج الاحترافية وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول في السحابة.