Visão Geral

Este Curso Tools for Monitoring AI & ML, ensina os participantes como implementar ferramentas de monitoramento de IA/ML, selecionar as ferramentas certas e interpretar os dados que as ferramentas geram. Os alunos também aprendem a detectar e lidar com desvios de modelo, monitorar a qualidade, a privacidade e a segurança dos dados e garantir que os modelos atendam aos seus objetivos de negócios.

Objetivo

Após realizar este Curso Tools for Monitoring AI & ML você será capaz de:

• Explique a importância de monitorar modelos de IA/ML
• Identifique as principais métricas para monitorar modelos de IA/ML
• Diferencie entre monitoramento do desempenho do modelo e monitoramento do desempenho do aplicativo
• Implementar ferramentas e técnicas para rastrear a qualidade dos dados e detectar desvios no modelo
• Aplique conceitos avançados de monitoramento de IA/ML, como monitoramento de modelos complexos em escala e mitigação de ataques adversários

Pre-Requisitos

• Os alunos devem ter conhecimento básico de arquitetura de nuvem, aprendizado de máquina e pipelines de ciência de dados.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Monitoring AI/ML Models

1. Importance of monitoring AI/ML models
2. Key metrics for monitoring AI/ML models
3. Monitoring for model performance vs. monitoring for application performance
4. Monitoring throughout the Data Science pipeline

Monitoring Data Quality

1. Understanding data quality issues in AI/ML applications.
2. Tools and techniques for monitoring data quality.
3. How data quality issues affect model performance and strategies to manage this.

Detecting and Addressing Model Drift

1. Understanding model drift
2. Techniques for detecting model drift and data drift
3. Tools for drift detection (e.g., AWS SageMaker Model Monitor, Seldon Alibi-Detect)
4. Strategies for addressing model drift

Advanced Topics in AI/ML Monitoring

1. Monitoring complex models (e.g., deep learning models)
2. Monitoring at scale: big data considerations
3. Continuous monitoring and automated anomaly detection

Monitoring for AI/ML Security

1. Understanding adversarial attacks on AI/ML models.
2. Importance of security monitoring in AI/ML.
3. Tools for monitoring and mitigating adversarial attacks.

Privacy, Fairness, and Compliance Considerations

1. How privacy regulations impact AI/ML monitoring.
2. Tools and best practices for privacy-preserving AI/ML monitoring.
3. Case studies in AI/ML privacy and compliance.
4. Understanding model fairness and bias
5. Tools for fairness and bias monitoring (e.g., Fairlearn, Aequitas)
6. Case studies of fairness and bias monitoring