Публикации по теме 'data-drift'
Трудности мониторинга моделей машинного обучения в производстве
Быть специалистом по данным может показаться простой работой — подготовить данные, обучить модель и развернуть ее в производственной среде. Однако реальность далеко не проста. Работа больше похожа на уход за ребенком — бесконечный цикл контроля и проверки того, что все в порядке.
Проблема заключается в том, что необходимо следить за тремя ключевыми компонентами: кодом, данными и самой моделью. Каждый элемент представляет собой собственный набор трудностей, что затрудняет мониторинг в..
Понимание дрейфа данных: причины, последствия и стратегии смягчения последствий
В современном мире, управляемом данными, организации в значительной степени полагаются на модели машинного обучения, чтобы получать ценную информацию и принимать решения на основе данных. Однако по мере изменения данных с течением времени явление, известное как «дрейф данных», может существенно повлиять на производительность и надежность этих моделей. Дрейф данных возникает, когда статистические свойства обучающих данных больше не совпадают со свойствами рабочих данных, что приводит к..
Как понять и использовать расхождение Дженсена-Шеннона
Как понять и использовать расхождение Дженсена-Шеннона
Учебник по математике, логике и практическому применению JS Divergence, включая то, как его лучше всего использовать для мониторинга дрейфа.
Эта статья написана в соавторстве с Джейсоном Лопатецки, генеральным директором и соучредителем Arize AI
В системах машинного обучения мониторинг дрейфа может иметь решающее значение для обеспечения качественного машинного обучения. Некоторые распространенные варианты использования..
Освоение мониторинга моделей машинного обучения и измерения отклонений с помощью очевидного искусственного интеллекта
Глубокое погружение в очевидно ИИ для повышения качества данных и производительности моделей
В этом блоге мы рассмотрим темы
Дрейф данных и моделей, отслеживание и их важность Необходимость измерения дрейфа модели Последствия дрейфа модели Обнаружение и устранение дрейфа модели с помощью Python Введение в очевидно ИИ Особенности очевидно ИИ Изучение модели с помощью очевидного искусственного интеллекта Плюсы и минусы отслеживания дрейфа модели
Что такое дрейф модели и..
Автоматизация порогового значения дрейфа данных в системах машинного обучения
Мониторинг входных данных производственной модели машинного обучения практически и эффективно в отсутствие достоверных данных
ОБНОВЛЕНИЕ : у меня была возможность представить и записать принципы здесь, на конференции MLOps World NYC 30.03.22. Если вы предпочитаете словесную обработку изложенного ниже материала, вот запись .
В реальных приложениях мониторинга ML мы хотим определить, хорошо ли работает модель ML или нет. Игнорирование плохой производительности модели может привести..
ПочемуLabs Weekly: Мониторинг ML на предмет отклонения данных
Мониторинг с помощью машинного обучения отклонения данных, создание более качественных моделей компьютерного зрения и многое другое.
Каждую неделю в сообществе Robust & Responsible AI (R2AI) WhyLabs происходит много событий! Это еженедельное обновление служит подведением итогов, чтобы вы ничего не пропустили!
Начните изучать MLOps и мониторинг машинного обучения:
📅 Присоединяйтесь к следующему событию: Создание и мониторинг моделей компьютерного зрения с помощью..
91% моделей машинного обучения со временем выходят из строя
Производительность моделей машинного обучения ухудшается с течением времени и изменением распределения данных.
Недавнее исследование Массачусетского технологического института, Гарварда, Университета Монтеррея и Кембриджа показало, что 91% моделей машинного обучения со временем деградируют . Это исследование является одним из первых в своем роде, в котором исследователи сосредотачиваются на изучении поведения моделей машинного обучения после развертывания и того, как их..
