Evaluación de Modelos en Vertex AI: Fundamentos de MLOps

La evaluación de modelos de machine learning es fundamental para garantizar que funcionen de manera confiable en producción, sin embargo, muchos desarrolladores tienen dificultades para medir la calidad del modelo con precisión. Este curso, solo de texto, proporciona una vía clara para dominar la evaluación de modelos dentro del ecosistema de Vertex AI. Pasará de entrenar modelos básicos a evaluar sistemáticamente modelos de IA predictivos y generativos, asegurando que cumplan con los estándares de rendimiento y seguridad del mundo real. Lo que aprenderá: * Comprender las métricas de evaluación fundamentales para modelos de clasificación, regresión y IA generativa; * Configurar pipelines de Evaluación de Modelos de Vertex AI para automatizar el seguimiento del rendimiento; * Comparar sistemáticamente múltiples versiones de modelos para seleccionar el mejor candidato para el despliegue; * Evaluar las salidas de IA generativa utilizando métricas modernas y frameworks LLM-as-a-judge; * Detectar sesgos y deriva en datos de producción para mantener la confiabilidad del modelo a lo largo del tiempo; * Aplicar las mejores prácticas para integrar pasos de evaluación directamente en sus flujos de trabajo de MLOps. El curso comienza con la terminología central y la teoría de evaluación antes de guiarlo a través de guías escritas paso a paso y fragmentos de código para configurar pipelines de evaluación en Vertex AI. Este curso está diseñado para principiantes en MLOps, científicos de datos y desarrolladores que buscan comprender la evaluación de la calidad del modelo, sin requerir experiencia previa en evaluación en la nube. Comience a leer hoy mismo para generar confianza y confiabilidad en sus implementaciones de machine learning.