Automate, Analyze, and AI Feedback is an intermediate-level course for MLOps professionals and data scientists who need to build AI systems that do not just launch, but last. In the real world, even the best models degrade over time due to model drift. This course teaches you to combat this by creating automated, self-improving systems that learn from operational experience.
Automate, Analyze, and AI Feedback
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Automate, Analyze, and AI Feedback
Ce cours fait partie de Spécialisation Agentic AI Performance & Reliability
Instructeur : LearningMate
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Design automated feedback loops to capture human insights, analyze model performance, and retrain AI to meet specific operational goals.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Performance Metric
- Catégorie : Anomaly Detection
- Catégorie : Human Machine Interfaces
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Performance Analysis
- Catégorie : Sampling (Statistics)
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
décembre 2025
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 2 modules dans ce cours
This module introduces the core principles of building dynamic, self-improving AI systems. Learners will learn why static models fail over time and how to design automated feedback loops that capture human expertise to drive continuous model improvement. This module covers the architecture of a human-in-the-loop (HITL) system, from identifying anomalous predictions to routing them for human review and scheduling automated retraining.
Inclus
3 vidéos1 lecture2 devoirs
This module shifts the focus from collecting feedback to rigorously analyzing model performance. You will learn to move beyond simple accuracy and use advanced diagnostic tools like Precision-Recall (PR) curves and resampling to understand a model's true behavior. The module culminates in selecting an optimal decision threshold that balances business needs, such as maximizing the detection of critical events while minimizing false alarms.
Inclus
2 vidéos2 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté
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