Прогнозные модели также страдают от изменений, которые происходят с течением времени, и очень важно решать проблемы ухудшения качества модели при ее производственной реализации Введение: Изменения неизбежны, и ваша прогностическая модель не является исключением 😊 Когда производительность вашей модели со временем ухудшается, это называется дрейфом модели или распадом модели. В целом существует два типа дрейфа модели. 1. Дрейф концепции 2. Дрейф данных Движение концепции:..

Это будет серия из трех частей, в которой будут обсуждаться все аспекты переобучения модели, поэтому вам не придется беспокоиться о снижении производительности модели после развертывания. За этой серией из трех частей последует сценарий, в котором мы обсудим, как можно реализовать переобучение модели различными способами. Итак, вы создали готовую к производству модель машинного обучения. Вы развертываете эту модель, чтобы делать прогнозы, и она отлично работает в реальном мире. Какой..

Почему жизнь вашей модели машинного обучения зависит от мониторинга? Махалия Степанов (специалист по данным Expleo) Expleo - компания, которая развивает широкий спектр действий в области MLOps, и в этой статье основное внимание будет уделено мониторингу моделей и обнаружению дрейфа данных. Когда модель машинного обучения развернута, мы ожидаем, что в долгосрочной перспективе она будет работать так же хорошо, как позволял процесс тестирования. Опыт показал, что на это лучше..