YoVDO

AWS ML Engineer Associate 4.1 Monitor Model Performance and Data Quality (Simplified Chinese)

Offered By: Amazon Web Services via AWS Skill Builder

Tags

Amazon SageMaker Courses Machine Learning Courses Data Drift Courses

Course Description

Overview

Save Big on Coursera Plus. 7,000+ courses at $160 off. Limited Time Only!

在本课程中,您将学习如何使用 Amazon SageMaker 的监控功能来监控和维护机器学习 (ML) 解决方案的性能和可靠性。首先,您需要确定监控的重要性以及 ML 中的偏移类型。然后,您将了解检测数据偏移、模型质量问题、统计偏差和特征归因偏移的方法。您将了解用于持续监控的 SageMaker Model Monitor、用于检测偏移和提供可解释说明的 SageMaker Clarify 以及用于可视化和分析性能指标的 SageMaker Model Dashboard。

本课程分享了最佳实践,帮助您构建和维护符合 AWS Well-Architected 机器学习剖析设计原则的可靠且值得信赖的高性能 ML 解决方案。您将学习主动决策、自动修复、通知和重新培训工作流程的方法,帮助保持您的 ML 解决方案长期有效。

  • 课程级别:高级
  • 时长:2 小时 30 分钟


注意:本课程具有本地化的注释/字幕。 旁白保留英语。要显示字幕,请单击播放器右下角的 CC 按钮。


活动

  • 线上资料
  • 练习
  • 知识考核问题


课程目标

  • 介绍监控方面的 AWS Well-Architected 机器学习剖析设计原则。
  • 了解监控数据质量和模型性能的最佳实践。
  • 使用 SageMaker Model Monitor 持续监控生产环境中的模型是否存在数据偏移和模型质量问题。
  • 解释 Amazon SageMaker Clarify 如何检测模型偏差并提供可解释的说明。
  • 介绍 SageMaker Clarify 在归因监控方面的优势和使用案例。
  • 阐述使用 A/B 测试来监控模型在生产环境中的性能的优势。
  • 阐述 SageMaker Model Dashboard 的主要功能和常见使用案例。
  • 通过监控 ML 解决方案主动发现问题,并实施自动修复、通知和重新训练工作流。


培训对象

  • 云架构师
  • 机器学习工程师


建议具备的技能

  • 拥有至少 1 年使用 SageMaker 和其他 AWS 服务进行机器学习工程工作的经验
  • 拥有至少 1 年相关职位(例如后端软件开发人员、DevOps 开发人员、数据工程师或数据科学家)的工作经验
  • 对 Python 等编程语言有基本的了解
  • 已完成 AWS ML Engineer Associate 学习计划的前几门课程


课程大纲

  • 第 1 部分:简介
    • 第 1 课:如何学习本课程
    • 第 2 课:领域简介
    • 第 3 课:课程概览
  • 第 2 部分:监控机器学习解决方案
    • 第 4 课:监控在 ML 中的重要性
    • 第 5 课:在监控中检测偏移
    • 第 6 课:Amazon SageMaker Model Monitor
    • 第 7 课:监控数据质量偏移
    • 第 8 课:使用 SageMaker Model Monitor 监控模型质量
    • 第 9 课:SageMaker Model Monitor 演示
    • 第 10 课:使用 SageMaker Clarify 监控统计偏差偏移
    • 第 11 课:监控特征归因偏移
    • 第 12 课:使用 A/B 测试监控模型性能
    • 第 13 课:SageMaker Model Dashboard 简介
    • 第 14 课:选择监控方法
  • 第 3 部分:修复通过监控发现的问题
    • 第 15 课:自动修复和故障排除
  • 第 4 部分:总结
    • 第 16 课:课程总结
    • 第 17 课:评估
    • 第 18 课:联系我们



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