Знаете ли вы, почему только 13% проектов по науке о данных, или только один из каждых 10, внедряются в производство? — Согласно исследованию 2019 года, 87% проектов машинного обучения (ML) никогда не доходят до производства. Реальность, стоящая за бумом ИИ, сильно изменилась после 2022 года, когда мы постепенно использовали концепцию, которая доказала передовой опыт в развертывании и обслуживании программного обеспечения, чтобы спасти нас! (Д-С) Эта концепция включает в себя набор..

В быстро развивающемся мире машинного обучения и искусственного интеллекта развертывание моделей в рабочей среде является важным шагом в жизненном цикле одной модели машинного обучения. Для обеспечения безопасного перехода требуется всесторонняя оценка производительности модели, чтобы гарантировать ее надежность, точность и эффективность в реальных сценариях. В этой статье я дам несколько предложений. В этой статье рассматриваются метрики измерения, которые можно рассчитать и..