SageMaker ile ML Gözlemlenebilirliği ve Kayma Tespiti

Bir makine öğrenimi modeli üretime dağıtıldıktan sonra, değişen gerçek dünya verileri nedeniyle performansı zamanla düşebilir. Bu değişiklikleri nasıl izleyeceğinizi, tespit edeceğinizi ve çözeceğinizi anlamak, AI sistemlerinizi güvenilir ve doğru tutmak için kritik öneme sahiptir. Bu yalnızca metin tabanlı kurs, sizi ML gözlemlenebilirliği, veri kayması (data drift), kavram kayması (concept drift) ve model yanlılığı (model bias) gibi temel kavramlar konusunda yönlendirir. SageMaker ve AWS hizmetlerini kullanarak otomatik izleme işlem hatlarını nasıl kuracağınızı öğrenecek, böylece anormallikleri erken tespit edebilecek ve üretimde yüksek performanslı makine öğrenimi sistemlerini sürdürebileceksiniz. Neler öğreneceksiniz: 1. ML gözlemlenebilirliği, veri kalitesi düşüşü ve kavram kaymasının temel kavramlarını anlayın. 2. Temel verileri otomatik olarak izlemek ve gerçek zamanlı sapmaları tespit etmek için SageMaker Model Monitor'ü yapılandırın. 3. SageMaker Clarify kullanarak model yanlılığını ve açıklanabilirlik kaymasını tespit edin. 4. AWS entegrasyon desenlerini kullanarak otomatik uyarı ve yeniden eğitim işlem hatları oluşturun. 5. Ayrıntılı yazılı senaryolar ve adım adım metin kılavuzları aracılığıyla performans düşüşlerini teşhis etme pratiği yapın. 6. Sağlam, kendi kendini onaran makine öğrenimi iş akışlarını sürdürmek için modern MLOps en iyi uygulamalarını uygulayın. İzleme işlerinin, yanlılık tespitinin ve otomatik uyarı sistemlerinin uygulamalı yapılandırmasına geçmeden önce, model bozulmasının temel terminolojisiyle başlayacaksınız. Bu kurs, model oluşturmaktan bunları üretimde izlemeye geçmek isteyen başlangıç seviyesindeki MLOps mühendisleri, veri bilimcileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Üretim izleme konusunda önceden deneyim gerekmemektedir, ancak makine öğrenimi kavramlarına dair temel bir anlayış faydalı olacaktır. Güvenilir, kendi kendini izleyen makine öğrenimi sistemleri oluşturmak için okumaya bugün başlayın.