drift_pkg(distribution1, distribution2) – ›{Drift_Metric} Крупные поставщики облачных услуг также предоставляют отчеты о смещении данных в своих предложениях машинного обучения; например, монитор набора данных машинного обучения Microsoft Azure и монитор моделей Amazon Web Services SageMaker. Это полезные инструменты, но их самый большой недостаток в том, что они реактивны. Когда развернутая модель ведет себя неправильно, эти инструменты вызываются для проверки дрейфа, показывая, как..

Обнаружение дрейфа данных, наблюдаемость ИИ с помощью Hugging Face, семь способов мониторинга LLM и многое другое! Каждую неделю в сообществе надежного и ответственного ИИ (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: LLM в производстве: извлеченные уроки 💻 Ознакомьтесь с нашими проектами с открытым..

Введение Точно так же, как автомобили, данные дрейфуют. Однако, чтобы полностью понять дрейф данных, вы должны сначала понять дрейф модели. Дрейф модели — это изменение поведения модели. Эти изменения в первую очередь являются результатом двух факторов. Во-первых, это сдвиг концепции, также известный как дрейф концепции. Когда статистические свойства целевой переменной (переменных), которые модель машинного обучения должна предсказывать, изменяются, происходит дрейф концепции...

TrueFoundry создает первое в мире интегрированное решение для отслеживания экспериментов и мониторинга моделей . Я использовал много терминов в одной строке выше. Давайте сначала разберемся с каждым из них. Что такое отслеживание экспериментов? Разработка машинного обучения требует проведения нескольких экспериментов для повышения производительности модели! Эти эксперименты действительно сложно отслеживать, воспроизводить и делиться ими с командой. Отслеживание экспериментов — это..

Распад модели — это не что иное, как ухудшение производительности и точности модели с течением времени. У новичков может возникнуть путаница. Потому что в детстве мы читали о различиях между аппаратным и программным обеспечением. Там написано: «Оборудование со временем физически изнашивается, а программное обеспечение — нет». Тогда что это за хрень? Не только ты, я тоже путаюсь. Результатом моделей ML является прогнозирование/классификация/кластеризация данных на основе знаний,..

Сегодня ИИ стал одной из важнейших тем для компаний, что еще больше усиливает конкуренцию на рынке. Каждый год компании вкладывают очень большие бюджеты в проекты ИИ и аналитики, и ожидается, что в ближайшем будущем эти бюджеты будут расти ¹ . Согласно отчету, опубликованному VentureBeat ² , несмотря на затраченные большие бюджеты, 87% проектов по науке о данных даже не доходят до производства. По данным Gartner, только 20% аналитических моделей дают бизнес-результаты ³ ...