本課程針對評估生成式和預測式 AI 模型，向機器學習從業人員介紹相關的基礎工具、技術和最佳做法。模型評估是機器學習的重要領域，確保這類系統能在正式環境中提供可靠、準確且成效優異的結果。
學員將深入瞭解多種評估指標與方法，以及適用於不同模型類型和工作的應用方式。此外，也會特別介紹生成式 AI 模型帶來的獨特難題，並提供有效的應對策略。透過 Google Cloud Vertex AI 平台，學員將瞭解在模型挑選、最佳化和持續監控方面，該如何導入穩健的評估程序。
MLOps with Vertex AI: Model Evaluation - 繁體中文
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Ce que vous apprendrez
瞭解預測式 AI 與生成式 AI 模型評估作業之間的細微差異，以及評估作業在 MLOps 生命週期的重要性。
為不同生成式 AI 工作找出並套用合適的評估指標。
利用豐富的 Vertex AI 評估服務，有效衡量生成式 AI，包括以運算資源和模型為基礎的方法。
導入最佳做法來評估大型語言模型，確保部署於正式環境的模型穩固可靠。
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janvier 2025
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本單元介紹課程目標，並概要說明課程結構。
Inclus
1 vidéo
本單元介紹評估模型時會遇到的難題，以及 Vertex AI 提供的解決方案。
Inclus
3 vidéos1 lecture1 devoir
本單元說明評估生成式 AI 工作時會出現的難題，以及克服這些難題的最佳做法。此外，也會介紹 Vertex AI 提供的多種模型評估服務，以及 Vertex AI 自動化指標、自動並排比較和安全偏誤評估服務。
Inclus
7 vidéos1 lecture1 devoir
本單元介紹最重要的概念、工具、技術和產品，概要說明整個課程內容。
Inclus
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