机器学习模型监控的 9 个技巧
平均值并不能说明全部情况背景您可以监控所使用模型中数值特征的平均值。您这样做是因为您想检测数据问题，了解何时/如果特征和标签分布发生变化等。说明平均值监控并不能告诉您全部情况，因为它带有一些不一定符合现实的假设。例如：如果缺少数据，大多数数值工具会忽略这些数据并计算剩余（非空）数据的平均值；它假设数...
机器学习模型监控清单
一旦在生产环境中部署了机器学习模型，就需要确保它的性能。在本文中，我们建议如何监视您的模型和要使用的开源工具。建立机器学习模型并不容易。在生产环境中部署服务更加困难。但即使你成功地将所有流水线连接在一起，事情也不会就此停止。一旦模型投入使用，我们就必须立即考虑平稳运行。毕竟，它现在正在交付业务价值！...
机器学习模型监控（Aporia）（下）
机器学习模型管理什么是机器学习模型管理？模型管理是 MLOps 的一个子集，专注于实验跟踪、模型版本控制、部署和监控。在开发 ML 模型时，数据科学家通常会进行多次实验以找到最优模型。这些实验包括数据预处理、超参数调优和模型架构本身的变化。测试的目的是为特定用例找到最佳模型。数据科学家通常不知道当前...
机器学习模型监控（Aporia）（上）
机器学习模型监控什么是机器学习 (ML) 模型监控？机器学习监控是一组用于观察生产中的 ML 模型并确保其性能可靠性的技术。 ML模型通过观察数据集中的示例进行训练，并将代表模型在训练任务中表现的好坏的错误最小化。生产 ML 模型在对开发中的静态样例集进行训练后，对来自不断变化的世界的变化数据进行推...
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