Your high-accuracy ML model performs beautifully on the test set but fails silently in production. This is model drift, the unspoken crisis where models trained on yesterday’s data are unprepared for today's reality. This course, Partition & Monitor AI Models Effectively, is for data scientists and ML engineers who know deployment is just the beginning. You will move beyond model building and into model reliability, creating robust AI systems that stand the test of time.
Partition & Monitor AI Models Effectively
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Partition & Monitor AI Models Effectively
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
Partition data fairly, monitor models for drift using PSI/KL divergence, and build automated retraining pipelines for reliable, production-grade AI.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Data Integrity
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Machine Learning
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Agentic AI Performance & Reliability
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 2 modules dans ce cours
The course begins by immediately establishing the real-world stakes of model reliability. We want to capture the learner's interest by demonstrating that model maintenance is not just a technical task, but a critical business function that prevents costly and high-profile failures. This module addresses the foundational step of any reliable modeling workflow: creating fair and unbiased datasets. Learners will discover why standard random splits can be misleading, particularly in time-series contexts. They will learn to implement robust partitioning strategies that prevent data leakage and ensure that a model's performance during testing is a true indicator of its performance in the real world.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté
This module transitions from pre-deployment validation to post-deployment reality. Learners will explore why a model's performance naturally degrades over time due to "drift." They will learn to quantify this drift using statistical metrics like PSI and KL divergence and design an automated system that monitors model health and triggers retraining before performance issues impact the business.
Inclus
2 vidéos1 lecture2 devoirs
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Offert par
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