MLOps with Vertex AI: Model Evaluation - Português from Coursera

Neste curso, profissionais de machine learning vão conhecer as principais ferramentas, técnicas e práticas recomendadas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva. Essa avaliação é muito importante para garantir que os sistemas de ML produzam resultados confiáveis, precisos e de alto desempenho na produção.

Os participantes vão entender em detalhes as várias métricas e metodologias de avaliação, além da aplicação correta delas em diferentes tarefas e tipos de modelo. O foco do curso está nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e nas estratégias para lidar com eles de forma eficaz. Usando a plataforma Vertex AI do Google Cloud, os participantes vão aprender a implementar processos robustos de avaliação para selecionar e otimizar os modelos, com monitoramento contínuo.

What's inside

Syllabus

Este é o Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation

Este módulo aborda os objetivos e oferece uma visão geral da estrutura do curso.

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Focuses on the specific challenges of generative AI models, which is a rapidly growing area in the field

Uses the Vertex AI platform, which is a popular tool for implementing robust evaluation processes for selecting and optimizing models

Covers the main tools, techniques, and recommended practices for evaluating generative and predictive AI models

Presented by Google Cloud, which is known for its contributions to machine learning and artificial intelligence technologies

Reviews summary

Avaliação de modelos de ia na vertex ai

Segundo os alunos, este curso é uma introdução sólida e direta ao ponto sobre como avaliar modelos de IA generativa e preditiva usando as ferramentas da Vertex AI do Google Cloud. Muitos destacam os laboratórios práticos e as demonstrações como pontos fortes, pois permitem aplicar os conceitos imediatamente. Alguns sentiram que o curso é um pouco breve e poderia ter maior profundidade em certos tópicos, especialmente para quem busca um conhecimento mais avançado. No geral, é visto como relevante para profissionais de MLOps que precisam de um guia prático para as ferramentas de avaliação do Google Cloud.

Aborda o tema de forma rápida e eficiente.

"O curso vai direto ao ponto, sem enrolação, o que é ótimo para quem tem pouco tempo."

"Gostei da forma concisa que o conteúdo é apresentado, foca no essencial."

"É um curso curto, mas cobre os principais aspectos da avaliação na plataforma."

Permite aplicar conceitos com exemplos reais.

"Os laboratórios práticos foram essenciais para consolidar o aprendizado, muito bem elaborados."

"Adorei a parte prática, as demonstrações e laboratórios tornam tudo muito mais claro."

"As atividades práticas ajudaram a entender como a avaliação funciona na prática."

"Para mim, a melhor parte foram os labs que mostram o processo real de avaliação de modelos."

Destaca o uso das ferramentas do GCP.

"Gostei muito de ver como usar as ferramentas de avaliação diretamente na Vertex AI."

"O foco nas ferramentas do Google Cloud foi exatamente o que eu precisava para o meu trabalho."

"Aprender a aplicar as métricas usando os serviços da Vertex AI foi o ponto alto para mim."

Alguns tópicos poderiam ser mais detalhados.

"Achei o curso um pouco superficial em algumas partes, poderia ter mais detalhes técnicos."

"Para quem já tem alguma experiência, pode sentir falta de maior profundidade nos tópicos."

"Senti que alguns conceitos foram apenas introduzidos e poderiam ser expandidos."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in MLOps with Vertex AI: Model Evaluation - Português with these activities:

Revisar os fundamentos de Machine Learning

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Refresque seus conhecimentos sobre os fundamentos de Machine Learning para entender melhor os conceitos de avaliação de modelos abordados no curso.

Browse courses on Machine Learning

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Revise os principais algoritmos de Machine Learning.
Relembre os conceitos de overfitting e underfitting.
Reforce seu entendimento sobre métricas de avaliação básicas.

Revisar 'Avaliação de Modelos de Machine Learning' de Charu C. Aggarwal

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Aprofunde seus conhecimentos sobre avaliação de modelos com este livro abrangente, que complementa os tópicos abordados no curso.

View Machine Learning for Text on Amazon

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Leia os capítulos relevantes sobre métricas de avaliação.
Analise os exemplos práticos de aplicação das métricas.
Compare as diferentes metodologias de avaliação apresentadas.

Implementar métricas de avaliação em Python

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Pratique a implementação de métricas de avaliação em Python para solidificar seu entendimento e ganhar experiência prática.

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Escolha um conjunto de dados de exemplo.
Implemente as métricas de avaliação aprendidas no curso.
Compare os resultados com as implementações do scikit-learn.

Four other activities

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Revisar 'Generative Deep Learning' de David Foster

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Explore os modelos de deep learning generativos com este livro, que oferece uma base teórica e prática para entender como esses modelos funcionam e como podem ser avaliados.

View Generative Deep Learning: Teaching Machines To... on Amazon

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Leia os capítulos sobre GANs e VAEs.
Analise os exemplos de código e estudos de caso.
Experimente com diferentes arquiteturas de modelos generativos.

Criar um blog post sobre avaliação de modelos de IA generativa

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Escreva um blog post detalhando os desafios e as melhores práticas na avaliação de modelos de IA generativa, reforçando seu aprendizado e compartilhando seu conhecimento.

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Pesquise sobre os desafios específicos da avaliação de IA generativa.
Descreva as métricas e metodologias relevantes.
Compartilhe exemplos práticos e insights.
Publique o blog post em uma plataforma relevante.

Criar um repositório de recursos para avaliação de modelos

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Compile um repositório de recursos úteis para avaliação de modelos, incluindo artigos, ferramentas e exemplos de código, para facilitar o aprendizado contínuo.

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Pesquise artigos e ferramentas relevantes.
Organize os recursos em categorias.
Adicione descrições e links para cada recurso.
Compartilhe o repositório com a comunidade.

Projeto: Avaliação de um modelo de IA generativa com Vertex AI

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Desenvolva um projeto prático utilizando a Vertex AI para avaliar um modelo de IA generativa, aplicando os conhecimentos adquiridos no curso.

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Escolha um modelo de IA generativa para avaliar.
Implemente um pipeline de avaliação na Vertex AI.
Analise os resultados e otimize o modelo.
Documente o processo e os resultados.

Career center

Learners who complete MLOps with Vertex AI: Model Evaluation - Português will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Especialista em Avaliação de Modelos de Machine Learning

Um especialista em avaliação de modelos de machine learning se dedica a garantir a qualidade e o desempenho dos modelos de IA. Este curso foi feito para você, uma vez que ele visa desenvolver profissionais capazes de avaliar modelos de IA generativa e preditiva. Ele detalha as métricas, metodologias e desafios específicos relacionados aos modelos de IA generativa, ensinando a implementar processos robustos de avaliação com a plataforma Vertex AI do Google Cloud. O especialista é fundamental para garantir que os sistemas de ML produzam resultados confiáveis, precisos e de alto desempenho na produção.

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Cientista de Dados

Um cientista de dados utiliza modelos de machine learning para extrair insights valiosos e resolver problemas complexos de negócios. Este curso é essencial para qualquer cientista de dados, já que aborda as ferramentas, técnicas e práticas recomendadas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva, garantindo a produção de resultados confiáveis e precisos. O curso oferece um entendimento detalhado das métricas e metodologias de avaliação, além de sua aplicação em diferentes tarefas e tipos de modelo, habilidades cruciais para o sucesso de um cientista de dados. A plataforma Vertex AI do Google Cloud, utilizada no curso, ensina a implementar processos robustos de avaliação para otimizar modelos, com monitoramento contínuo.

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Engenheiro de Machine Learning

O engenheiro de machine learning se concentra na implementação e otimização de modelos de machine learning em ambientes de produção. Este curso é crucial para engenheiros de machine learning, pois ensina como garantir que os modelos de IA generativa e preditiva produzam resultados confiáveis, precisos e de alto desempenho. Ao aprender as métricas e metodologias de avaliação, o engenheiro pode aplicar esses conhecimentos para otimizar e monitorar continuamente os modelos usando a plataforma Vertex AI do Google Cloud. O curso aborda os desafios específicos dos modelos de IA generativa e as estratégias para lidar com eles de forma eficaz, preparando o engenheiro para enfrentar os problemas do mundo real.

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Implementador de Machine Learning

Um implementador de machine learning traduz modelos teóricos em sistemas práticos e funcionais. Este curso é valioso para o implementador, pois ele aborda as ferramentas e técnicas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva, garantindo resultados confiáveis e precisos. Entender as métricas e metodologias de avaliação permite ao implementador otimizar o desempenho dos modelos em produção. O foco nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e a utilização da Vertex AI do Google Cloud fornecem habilidades práticas para a implementação.

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Arquiteto de Inteligência Artificial

Um arquiteto de inteligência artificial é responsável por projetar e implementar soluções de IA complexas e escaláveis. Para um arquiteto de IA, este curso auxilia a compreender as principais ferramentas, técnicas e práticas para avaliar modelos, garantindo que os sistemas de machine learning produzam resultados confiáveis e de alto desempenho. Ao dominar as métricas e metodologias de avaliação, o arquiteto pode projetar sistemas que se adaptam e melhoram continuamente. O curso, com foco nos desafios dos modelos de IA generativa e no uso da plataforma Vertex AI, fornece o conhecimento necessário para criar soluções robustas.

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Consultor de Inteligencia Artificial

Um consultor de inteligência artificial auxilia empresas a implementar soluções de IA para melhorar seus processos e resultados. Este curso ajuda o consultor, ao abordar as ferramentas e técnicas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva, garantindo resultados confiáveis e precisos. Entender as métricas e metodologias de avaliação capacita o consultor a oferecer soluções que realmente agregam valor. O foco do curso nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e a utilização da Vertex AI do Google Cloud fornecem uma base sólida para consultorias eficazes.

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Analista de Machine Learning

Um analista de machine learning trabalha com modelos de machine learning para resolver problemas de negócios e melhorar processos. Este curso contribui com o analista, ao abordar as ferramentas e técnicas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva, garantindo resultados confiáveis e precisos. Entender as métricas e metodologias de avaliação permite ao analista interpretar os resultados dos modelos com maior precisão. O foco do curso nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e a utilização da Vertex AI do Google Cloud fornecem ferramentas práticas para o trabalho diário.

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Engenheiro de Automação

Um engenheiro de automação projeta e implementa sistemas automatizados, frequentemente utilizando machine learning. Dado que este curso aborda ferramentas e técnicas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva, ele capacita o engenheiro a garantir resultados consistentes e precisos. A compreensão das métricas e metodologias de avaliação permite a otimização dos sistemas automatizados para eficiência máxima. O foco do curso nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e o uso da plataforma Vertex AI do Google Cloud fornecem um conjunto de habilidades práticas essenciais para um engenheiro de automação.

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Gerente de Produto de Inteligência Artificial

O gerente de produto de inteligência artificial é responsável por definir a visão e a estratégia de produtos baseados em IA. Este curso contribui com o gerente, ao abordar as ferramentas e técnicas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva, garantindo resultados confiáveis e precisos. Entender as métricas e metodologias de avaliação permite ao gerente tomar decisões informadas sobre o desenvolvimento e lançamento de produtos. O foco do curso nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e a utilização da Vertex AI do Google Cloud fornecem uma base técnica para a tomada de decisões.

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Pesquisador em Inteligência Artificial

Um pesquisador em inteligência artificial busca avançar o conhecimento na área, desenvolvendo novas técnicas e modelos. Para um pesquisador, este curso é útil, pois aborda as ferramentas, técnicas e práticas recomendadas para avaliar modelos. Ao entender as métricas e metodologias de avaliação, o pesquisador pode validar e comparar seus resultados de forma rigorosa. O curso ajuda a lidar com os desafios específicos dos modelos de IA generativa e a utilizar a plataforma Vertex AI do Google Cloud para implementar e testar suas ideias.

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Arquiteto de Soluções

Um arquiteto de soluções projeta e implementa soluções de TI que atendem às necessidades de negócios de uma organização. Este curso é útil para um arquiteto de soluções que trabalha com projetos de IA, pois aborda as ferramentas e técnicas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva, garantindo resultados confiáveis e precisos. Entender as métricas e metodologias de avaliação permite ao arquiteto projetar soluções que se integram de forma eficaz com os sistemas existentes. O foco do curso nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e a utilização da Vertex AI do Google Cloud fornecem uma base sólida para o projeto de soluções.

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Consultor de Dados

O consultor de dados auxilia empresas a otimizar o uso de dados para melhorar processos e tomar decisões mais informadas. Este curso pode ser útil para um consultor de dados que deseja se especializar na avaliação de modelos de machine learning, garantindo que os resultados sejam precisos e confiáveis. Ao entender as métricas e metodologias de avaliação, o consultor pode oferecer soluções mais eficazes para seus clientes. O curso pode ajudar a lidar com os desafios específicos dos modelos de IA generativa e a utilizar a plataforma Vertex AI do Google Cloud.

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Analista de Dados

O analista de dados utiliza dados para identificar tendências, padrões e insights que podem melhorar as decisões de negócios. Este curso pode ser útil para um analista de dados que queira se aprofundar na avaliação de modelos de machine learning, garantindo que os resultados sejam precisos e confiáveis. Ao entender as métricas e metodologias de avaliação, o analista pode interpretar os resultados dos modelos com maior precisão. O curso pode ajudar a lidar com os desafios específicos dos modelos de IA generativa e a utilizar a plataforma Vertex AI do Google Cloud.

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Especialista em Automação

Um especialista em automação utiliza tecnologias como machine learning para automatizar processos de negócios. Este curso pode ser útil para o especialista, ao abordar as ferramentas e técnicas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva, garantindo resultados consistentes e precisos. Entender as métricas e metodologias de avaliação permite ao especialista otimizar os sistemas automatizados para maximizar a eficiência. O foco do curso nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e a utilização da Vertex AI do Google Cloud fornecem conhecimentos práticos para a automação.

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Engenheiro de Dados

Um engenheiro de dados é responsável por construir e manter a infraestrutura de dados necessária para suportar projetos de machine learning. Para um engenheiro de dados, este curso pode ser útil para entender como os modelos de machine learning são avaliados e como os dados podem ser preparados para garantir resultados precisos e confiáveis. Ao aprender sobre as métricas e metodologias de avaliação, o engenheiro pode otimizar a infraestrutura de dados para atender às necessidades dos modelos. O curso pode ajudar a lidar com os desafios específicos dos modelos de IA generativa e a utilizar a plataforma Vertex AI do Google Cloud.

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