When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I purchase the Certificate?

When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - Français

Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - Français

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

2 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

4 modules

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niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

2 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

Comprendre les nuances entre l'IA prédictive et l'IA générative dans l'évaluation des modèles
Identifier et appliquer les métriques d'évaluation appropriées pour différentes tâches d'IA générative.
Évaluer efficacement l'IA générative grâce aux divers services d'évaluation de Vertex AI
Implémenter les bonnes pratiques pour l'évaluation des LLM, afin d'assurer un déploiement des modèles robuste.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Responsible AI
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Continuous Monitoring
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Google Cloud Platform

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Generative AI

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

2 devoirs

Enseigné en Français

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Il y a 4 modules dans ce cours

Ce cours apporte aux professionnels du machine learning les techniques, les bonnes pratiques et les outils essentiels pour évaluer les modèles d'IA prédictive et générative. L'évaluation des modèles est primordiale pour s'assurer que les systèmes de ML fournissent des résultats fiables, précis et de haut niveau en production.

Les participants acquerront une connaissance approfondie de diverses métriques et méthodologies d'évaluation, ainsi que de leur application appropriée dans différents types de modèles et tâches. Le cours mettra l'accent sur les défis uniques posés par les modèles d'IA générative et proposera des stratégies pour les relever efficacement. Grâce à la plate-forme Vertex AI de Google Cloud, les participants apprendront à implémenter des processus d'évaluation rigoureux pour la sélection, l'optimisation et la surveillance continue des modèles.

Détails du module

Ce module présente les objectifs et la structure du cours.

Inclus

1 vidéo

Ce module présente les défis liés à l'évaluation des modèles et les solutions offertes par Vertex AI.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir

Ce module décrit les défis liés à l'évaluation des tâches d'IA générative et les bonnes pratiques pour les relever. Il aborde également les différents types de services d'évaluation des modèles disponibles dans Vertex AI, et présente les services d'évaluation Métriques automatiques, Comparaison automatique et Biais de sécurité de Vertex AI.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir

7 vidéosTotal 43 minutes

Présentation des défis liés à l'évaluation des tâches d'IA générative4 minutes
L'art et la manière d'évaluer les grands modèles de langage5 minutes
Au-delà de la justesse : Maîtriser les métriques d'évaluation pour l'IA générative9 minutes
Bonnes pratiques d'évaluation des LLM5 minutes
Relever les défis liés à l'évaluation9 minutes
Simplifier l'évaluation des modèles avec des métriques basées sur le calcul3 minutes
Comparer les performances obtenues avec l'évaluation basée sur un modèle8 minutes