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"本课程能让机器学习从业者掌握评估生成式和预测式 AI 模型的基本工具、方法和最佳实践。要确保机器学习系统在实际运用中提供可靠、准确、高效的结果，做好模型评估至关重要。
学员将深入了解各项评估指标、方法及如何在不同模型类型和任务中适当应用这些指标和方法。课程将着重介绍生成式 AI 模型带来的独特挑战，并提供有效解决这些挑战的策略。通过利用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform，学员可学习如何在模型选择、优化和持续监控工作中实施卓有成效的评估流程。"
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What's inside
Syllabus
欢迎学习“利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估”
本单元介绍了课程目标并概述了课程结构。
模型评估简介
本单元介绍了模型评估面临的挑战，以及 Vertex AI 提供的解决方案。
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Syllabus
欢迎学习“利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估”
本单元介绍了课程目标并概述了课程结构。
模型评估简介
本单元介绍了模型评估面临的挑战，以及 Vertex AI 提供的解决方案。
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Traffic lights
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Read about what's good
what should give you pause and
possible dealbreakers
Focuses on Vertex AI, which is part of the Google Cloud ecosystem, and is relevant for those working with Google's cloud services
Covers generative AI model evaluation, which is a rapidly evolving area with unique challenges and opportunities for innovation
Explores model evaluation challenges and solutions, which are critical for ensuring the reliability and accuracy of machine learning systems in production
Presented by Google Cloud, which is known for its contributions to machine learning and its development of cloud-based AI platforms
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Reviews summary
Vertex ai 模型评估实践指南
据学生反映，这门课程为机器学习从业者提供了评估生成式和预测式 AI 模型的全面概览(positive)。特别是对生成式 AI 评估挑战和策略的覆盖(positive)，被认为是课程的一大亮点。许多学习者发现通过 Vertex AI Platform 进行的动手实验(positive)非常实用(positive)，帮助他们将理论知识应用于实践。课程结构清晰(positive)，内容扎实(positive)，为理解模型评估提供了坚实的基础(positive)。然而，部分评论也指出，课程可能需要一定的 MLOps 或机器学习背景知识(warning)，对于完全的初学者来说可能节奏较快(warning)。总体而言，学生普遍认为这是一门有价值的课程(positive)，尤其适合希望深入了解利用 Vertex AI 进行模型评估(neutral)的从业人员(neutral)。
突出生成式 AI 模型评估的特殊性及应对策略
"很高兴看到课程包含了生成式 AI 模型的评估，这在其他地方不常见，且非常实用。"
"生成式 AI 评估这部分内容新颖且具有前瞻性，对我理解前沿技术非常有帮助。"
"课程对生成式 AI 评估挑战的分析很透彻，提供的策略具有指导意义。"
动手实验环节实用，帮助理解 Vertex AI 平台操作
"Vertex AI 平台的实验让我能亲手操作，理论结合实践，加深了理解。"
"通过实验室学习了如何在 Vertex AI 中高效地实现模型评估工作流。"
"实验室步骤清晰，能有效提升对谷歌云 Vertex AI 工具的掌握和应用能力。"
全面介绍预测式和生成式 AI 模型评估方法和工具
"课程很好地覆盖了不同类型的模型评估，尤其是生成式 AI 的部分很新颖。"
"我对评估指标和方法有了更系统的理解，能够更好地应用到实际项目中。"
"课程内容扎实，涵盖了模型评估的基本概念、挑战和最佳实践。"
适合有机器学习或 MLOps 基础者，否则可能吃力
"感觉课程假设学习者对机器学习和 MLOps 流程有一定了解，否则跟上节奏有难度。"
"如果之前没有接触过 Vertex AI 或相关的云平台，可能需要额外时间来熟悉工具。"
"课程节奏较快，更适合有一定项目经验的从业者进行知识提升和更新。"
Activities
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your course. Deepen your understanding
during
and
after
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in MLOps with Vertex AI: Model Evaluation - 简体中文 with these
activities:
回顾机器学习基础知识
Show steps
复习机器学习的基础概念，为理解模型评估的各种指标和方法打下坚实的基础。
Browse courses on
ML
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-
阅读机器学习入门书籍或在线教程。
-
完成机器学习相关的练习题或小项目。
-
复习常用的机器学习算法及其应用场景。
阅读《机器学习》（周志华）
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通过阅读经典教材，系统学习机器学习理论，为深入理解模型评估奠定基础。
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Machine Learning (Chinese Edition)
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-
通读《机器学习》相关章节。
-
重点关注模型评估、泛化能力等概念。
-
尝试复现书中的实验结果。
参与模型评估讨论小组
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与其他学员一起讨论模型评估的难点和技巧，互相学习，共同进步。
Show steps
-
组建或加入一个模型评估讨论小组。
-
定期组织线上或线下讨论会。
-
分享学习心得和实践经验。
-
共同解决模型评估过程中遇到的问题。
Four other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all seven activities
使用 Vertex AI 评估生成式 AI 模型
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通过实际操作，掌握使用 Vertex AI 评估生成式 AI 模型的各种方法和工具。
Show steps
-
在 Vertex AI 上部署一个生成式 AI 模型。
-
使用 Vertex AI 自动指标评估模型性能。
-
使用 Vertex AI 自动并排评估比较不同模型的优劣。
-
使用 Vertex AI 安全偏见评估检测模型是否存在安全风险。
撰写模型评估博客文章
Show steps
通过撰写博客文章，总结和分享模型评估的学习心得和实践经验。
Show steps
-
选择一个感兴趣的模型评估主题。
-
查阅相关资料，深入了解该主题。
-
撰写一篇通俗易懂的博客文章。
-
发布到个人博客或技术社区。
参与开源模型评估项目
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通过参与开源项目，学习和实践最前沿的模型评估技术。
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-
寻找一个感兴趣的开源模型评估项目。
-
阅读项目文档，了解项目目标和架构。
-
参与代码贡献、文档编写或测试工作。
-
与其他开发者交流学习。
阅读《生成式人工智能》（李沐）
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通过阅读生成式人工智能领域的书籍，深入了解生成式模型的评估方法。
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Melania
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通读《生成式人工智能》相关章节。
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重点关注生成式模型的评估方法。
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尝试复现书中的实验结果。
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使用 Vertex AI 评估生成式 AI 模型
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- 使用 Vertex AI 自动指标评估模型性能。
- 使用 Vertex AI 自动并排评估比较不同模型的优劣。
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通过参与开源项目，学习和实践最前沿的模型评估技术。
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Career center
Learners who complete MLOps with Vertex AI: Model Evaluation - 简体中文 will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
机器学习运维工程师
机器学习运维工程师
机器学习运维工程师致力于将机器学习模型集成到生产环境中，并确保模型在生产环境中的稳定运行。模型评估是机器学习运维的关键环节，因为它直接影响到模型的可靠性和准确性。参加本课程将使您熟悉 Vertex AI 提供的各种模型评估服务。课程对生成式人工智能模型带来的独特挑战进行了重点介绍，并提供了有效解决这些挑战的策略。通过学习本课程，您可以确保机器学习模型在生产环境中提供可靠、准确和高效的结果，从而提高机器学习项目的整体成功率。
機器學習工程師
機器學習工程師
机器学习工程师负责设计、构建和部署机器学习模型。本课程着重于模型评估，这对于确保机器学习系统在实际应用中提供可靠、准确和高效的结果至关重要。通过本课程，您将深入了解各种评估指标、方法以及如何在不同模型类型和任务中适当应用它们。特别是，课程对生成式人工智能模型带来的独特挑战进行了深入探讨，并提供了有效应对这些挑战的策略。掌握这些技能将使您能够构建更健壮和可信赖的机器学习系统，从而提升您作为机器学习工程师的专业能力。通过利用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform，您可以学习如何在模型选择、优化和持续监控工作中实施有效的评估流程。
自然语言处理工程师
自然语言处理工程师
自然语言处理工程师专注于开发和改进自然语言处理技术。自然语言处理工程师需要评估生成式人工智能模型，以确保这些模型能够生成高质量的文本。本课程深入介绍了评估生成式人工智能模型的各种工具、方法和最佳实践。具体来说，课程涵盖了 Vertex AI 提供的各类模型评估服务，并介绍了 Vertex AI 自动指标、自动并排评估和安全偏见评估服务。通过学习本课程，自然语言处理工程师可以更好地评估生成式人工智能模型的性能，并开发出更有效的自然语言处理技术。
人工智能研究员
人工智能研究员
人工智能研究员专注于开发和改进人工智能技术。模型评估是人工智能研究的关键组成部分，因为它可以帮助研究人员了解其模型的性能，并识别需要改进的领域。本课程，尤其是在评估生成式人工智能模型方面的深入探讨，为您提供了评估人工智能模型的各种工具、方法和最佳实践。通过学习本课程，您将能够更好地评估人工智能模型的性能，并开发出更有效的人工智能技术。本课程涵盖了 Vertex AI 的各种模型评估服务，并介绍了 Vertex AI 自动指标、自动并排评估和安全偏见评估服务。
数据科学家
数据科学家
数据科学家利用数据分析和机器学习技术来解决复杂的业务问题。数据科学家需要能够评估模型的性能，并确定如何改进模型。本课程可以帮助您掌握评估生成式和预测式人工智能模型的基本工具，方法和最佳实践。具体来说，课程介绍了评估指标、方法及如何在不同模型类型和任务中适当应用这些指标和方法。通过学习本课程，数据科学家将能够更好地评估机器学习模型的性能，并为企业提供更准确的预测和更有效的决策支持。此外，您将学习如何利用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform，在模型选择、优化和持续监控工作中实施卓有成效的评估流程。
计算机视觉工程师
计算机视觉工程师
计算机视觉工程师专注于开发和改进计算机视觉技术，经常需要评估生成式和预测式人工智能模型，以确保这些模型能够准确地识别和分析图像。本课程介绍了评估生成式人工智能模型的各种工具、方法和最佳实践。具体来说，课程涵盖了 Vertex AI 提供的各类模型评估服务。通过学习本课程，计算机视觉工程师可以更好地评估计算机视觉模型的性能，并开发出更有效的计算机视觉技术。您将学习如何在模型选择、优化和持续监控工作中实施卓有成效的评估流程。
数据分析师
数据分析师
数据分析师负责从数据中提取有价值的信息，并为企业决策提供支持。数据分析师可能需要评估模型的性能，以确保其分析结果的准确性。本课程介绍了评估生成式和预测式人工智能模型的基本工具、方法和最佳实践，可以帮助您掌握如何评估模型性能。通过学习本课程，数据分析师将能够更好地评估模型的性能，并为企业提供更准确的分析结果。尤其是在模型选择、优化和持续监控工作中，本课程将帮助您实施卓有成效的评估流程。
人工智能顾问
人工智能顾问
人工智能顾问为企业提供有关人工智能技术的咨询服务。人工智能顾问需要了解如何评估模型的性能，以便为客户提供最佳的解决方案。本课程全面介绍了评估生成式人工智能模型的基本工具，方法和最佳实践，这对于确保机器学习系统在实际应用中提供可靠、准确和高效的结果至关重要。通过掌握这些知识，人工智能顾问可以更好地为客户提供专业的建议。课程着重介绍了生成式人工智能模型带来的独特挑战，并提供了有效解决这些挑战的策略。
软件工程师
软件工程师
软件工程师负责开发和维护软件系统。若软件工程师参与了机器学习相关的项目，需要了解如何评估模型的性能，以确保软件系统的质量。本课程介绍了评估生成式和预测式人工智能模型的基本工具，方法和最佳实践。特别是，课程介绍了评估指标、方法及如何在不同模型类型和任务中适当应用这些指标和方法。通过学习本课程，软件工程师将能够更好地评估机器学习模型的性能，并开发出更高质量的软件系统。Vertex AI 提供的各类模型评估服务也将助力您提高工作效率。
产品经理
产品经理
产品经理负责定义和管理产品的生命周期。如果产品涉及到机器学习模型，您可能需要了解如何评估模型的性能，以确保产品的质量和用户满意度。本课程介绍了评估生成式和预测式人工智能模型的基本工具，方法和最佳实践，这将帮助您更好地理解模型评估的挑战，以及 Vertex AI 提供的解决方案。通过学习本课程，产品经理可以更好地评估机器学习模型的性能，并为用户提供更优质的产品。您将深入了解各项评估指标、方法及如何在不同模型类型和任务中适当应用这些指标和方法。
技术主管
技术主管
作为技术主管，您负责指导技术团队，并确保项目按时完成并达到预期质量。如果您的团队涉及到机器学习模型，那么了解如何评估模型的性能至关重要。本课程介绍了评估生成式和预测式人工智能模型的基本工具、方法和最佳实践。通过学习本课程，您将能够更好地指导团队成员进行模型评估，并确保项目的成功。Vertex AI 提供的各类模型评估服务，以及自动指标、自动并排评估和安全偏见评估服务，将帮助您更高效地管理和指导团队。
业务分析师
业务分析师
业务分析师负责分析业务需求，并提出解决方案。如果业务需求涉及到机器学习模型，那么了解如何评估模型的性能将为您提供更有价值的见解。本课程介绍了评估生成式和预测式人工智能模型的基本工具、方法和最佳实践，这能够帮您理解模型评估面临的挑战，以及 Vertex AI 提供的解决方案。通过学习本课程，您将能够更好地评估机器学习模型的性能，并为企业提供更有效的业务解决方案。
质量保证工程师
质量保证工程师
质量保证工程师负责确保软件产品的质量。如果软件产品涉及到机器学习模型，那么您可能需要评估模型的性能，以确保软件产品的质量。本课程介绍了评估生成式和预测式人工智能模型的基本工具、方法和最佳实践。特别是，课程涵盖了 Vertex AI 提供的各类模型评估服务，包括自动指标、自动并排评估和安全偏见评估服务。通过学习本课程，质量保证工程师可以更好地评估机器学习模型的性能，并开发出更高质量的软件产品。
项目经理
项目经理
项目经理负责规划、执行和监控项目。如果项目涉及到机器学习模型，那么了解如何评估模型的性能将有助于您更好地管理项目风险。本课程介绍了评估生成式和预测式人工智能模型的基本工具、方法和最佳实践，这能够帮您更好地了解评估指标、方法以及如何在不同模型类型和任务中适当应用这些指标和方法。通过学习本课程，您将能够更好地评估机器学习模型的性能，从而更有效地管理项目。
技术支持工程师
技术支持工程师
技术支持工程师负责为客户提供技术支持。如果客户在使用涉及到机器学习模型的产品，那么您可能需要了解如何评估模型的性能，以便更好地解决客户的问题。本课程介绍了评估生成式和预测式人工智能模型的基本工具、方法和最佳实践。通过学习本课程，技术支持工程师可以更好地理解模型评估的挑战，以及 Vertex AI 提供的解决方案，从而更有效地解决客户的问题。特别是，课程对生成式人工智能模型带来的独特挑战进行了深入探讨，并提供了有效应对这些挑战的策略。
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本书是机器学习领域的经典教材，全面系统地介绍了机器学习的基本理论、方法和应用。它涵盖了各种常用的机器学习算法，并深入探讨了模型评估与选择、泛化能力等重要概念。阅读本书有助于学员建立扎实的机器学习基础，更好地理解和应用本课程所讲授的模型评估技术。本书也被广泛用作高等院校机器学习课程的教材。
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