Gestione dei Modelli e AI Responsabile in Azure Machine Learning

Il deployment di un modello di machine learning è solo il primo passo; assicurarsi che rimanga affidabile, equo e facile da tracciare è dove inizia la vera MLOps. Questo corso ti insegna come governare i tuoi modelli in modo efficace usando Azure Machine Learning. Passerete dalla formazione di modelli isolati alla gestione di un ciclo di vita strutturato del machine learning. Attraverso chiare spiegazioni scritte ed esempi di configurazione pratici, imparerete a registrare i modelli, a tracciare le metriche di performance e a valutare i modelli per equità e bias. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di gestione dei modelli e MLOps all'interno dell'ecosistema Azure - Tracciare parametri, metriche e artefatti del modello utilizzando l'integrazione MLflow - Registrare, versionare e organizzare i modelli nel registro di Azure Machine Learning - Configurare e interpretare i dashboard di AI Responsabile per valutare l'equità e la spiegabilità del modello - Analizzare le previsioni del modello e identificare potenziali bias prima del deployment in produzione Il corso inizia con i concetti fondamentali del registro modelli e l'integrazione MLflow, poi passa ai flussi di lavoro pratici di tracciamento e si conclude con la configurazione di dashboard completi di AI Responsabile per valutare le prestazioni e l'etica del modello. Questo corso è progettato per data scientist principianti, aspiranti ingegneri MLOps e appassionati di cloud che desiderano gestire i modelli in modo responsabile. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Azure Machine Learning, anche se una comprensione di base dei concetti di machine learning è utile. Inizia a leggere oggi per padroneggiare la governance professionale dei modelli e le pratiche di AI responsabile nel cloud.