Resumen
Desde cero, aprende los tipos de pruebas y las estrategias involucradas en todas las fases de los modelos de ML (IA) con ejemplos en tiempo real.
Programa de estudio
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- Introducción a las Pruebas de Aprendizaje Automático
-- Panorama General del Aprendizaje Automático e IA
-- Importancia de las Pruebas en el Aprendizaje Automático
- Tipos de Modelos de Aprendizaje Automático
-- Modelos de Aprendizaje Supervisado
-- Modelos de Aprendizaje No Supervisado
-- Modelos de Aprendizaje por Refuerzo
- Fundamentos de las Pruebas de Modelos
-- Datos de Prueba vs. Datos de Entrenamiento
-- Técnicas de Validación Cruzada
-- Métricas de Evaluación (Precisión, Exactitud, Recuperación, Puntaje F1)
- Técnicas para la Validación de Modelos
-- Entendiendo el Sobreajuste y el Subajuste
-- Compensación entre Sesgo y Varianza
-- Validación Cruzada K-Fold
- Marcos y Herramientas de Pruebas
-- Introducción a Marcos de Pruebas Populares (por ejemplo, PyTest, UnitTest para Python)
-- Herramientas Específicas para Pruebas de Aprendizaje Automático (por ejemplo, MLflow, TensorFlow Model Analysis)
- Pruebas de Rendimiento
-- Latencia y Rendimiento
-- Escalado de Modelos de Aprendizaje Automático
- Pruebas de Seguridad y Sesgo
-- Pruebas para Sesgo del Modelo
-- Preocupaciones de Seguridad y Pruebas Adversariales en IA
- Integración y Despliegue Continuo en Aprendizaje Automático
-- Implementación de Tuberías CI/CD para Aprendizaje Automático
-- Automatización en Pruebas y Despliegue de Modelos
- Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
-- Ejemplos del Mundo Real de Pruebas de Modelos
-- Proyectos Prácticos y Ejercicios
- Tendencias Futuras en Pruebas de Modelos de IA
-- Innovaciones en Metodologías de Pruebas
-- Evolución de las Pruebas de IA con Nuevas Tecnologías
- Conclusión y Revisión
-- Resumen de Conceptos Clave
-- Preparación para los Siguientes Pasos en las Pruebas de Aprendizaje Automático
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