Хорошо, может быть, не «в режиме реального времени», а мини-обнаружение дрейфа данных на основе пакетных данных в режиме онлайн. В последней статье мы указали, как создать компонент дрейфа данных, который затем может стать частью пайплайна Kubeflow. Но что, если ваша модель развернута как API, и вы хотите выполнить обнаружение дрейфа данных вместе с выводом? Это возможно и при использовании Очевидно! По сути, для этого варианта использования нам все равно понадобится эталонный..

Содержание Представляем MLOps Компоненты MLOps Введение в дрейф данных и дрейф концепций Типы заносов Методы обнаружения дрейфа Действия при возникновении дрейфа Способы справиться с дрейфом в производстве В этой серии MLOps я буду обсуждать различные концепции, связанные с MLOps. В этой статье основное внимание уделяется введению MLOps и предоставлению общего понимания различных дрейфов данных и концепций, а также способов их обнаружения и обработки в производственной среде...

Состязательная проверка тесно связана с проблемой дрейфа данных при подборе моделей машинного обучения, и это важно знать, чтобы бороться с проблемой переобучения Введение В современном мире, когда любая прогностическая модель построена и развернута в рабочей среде, основное предположение состоит в том, что данные, на основе которых была построена и протестирована модель, будут иметь общие характеристики с производственными данными, что может быть не всегда. В основном модель..