Gérer et examiner les modèles dans Azure Machine Learning

  • Parcours d’apprentissage
  • 2 Modules
Débutant
Data Scientist
Azure Machine Learning

Découvrez comment gérer et examiner des modèles dans Azure Machine Learning en utilisant MLflow pour stocker vos fichiers de modèle et en utilisant des fonctionnalités d’IA responsable pour évaluer vos modèles.

Prérequis

None

Modules de ce parcours d’apprentissage

Inscrire un modèle MLflow dans Azure Machine Learning

Découvrez comment journaliser et inscrire un modèle MLflow dans Azure Machine Learning.

Créer et explorer le tableau de bord d’IA responsable d’un modèle dans Azure Machine Learning

Explorez les explications de modèle, l’analyse des erreurs, les contrefactuels et l’analyse causale en créant un tableau de bord d’IA responsable. Vous créez et exécutez le pipeline dans Azure Machine Learning en utilisant le SDK Python v2 pour générer le tableau de bord.