MLOpsエンジニアのためのAI活用デバッグとトラブルシューティング入門
MLOpsエンジニアがAIモデルのデバッグとトラブルシューティングを効率化するための実践的な知識とAI活用手法を習得します。
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MLOpsにおけるAIモデルのデバッグ基礎と課題特定
Unit 1: AIモデルデバッグの基礎
AIデバッグの全体像
データ品質の落とし穴
モデル性能の診断
Unit 2: 主要なAIデバッグ手法
特徴量アトリビューション
エラー分析の極意
データドリフト検出
Unit 3: MLOpsにおける継続的監視
モデル監視の重要性
AI異常検知システム
AIを活用したデバッグツールと実践的トラブルシューティング
Unit 1: AIデバッグツールの基礎
XAIツール入門
自動ログ解析の力
異常検知ツール
Unit 2: AIアシスタントによるデバッグ実践
AIアシスタントの活用
エラーメッセージ解読術
トラブルシューティングのヒント
