Тестирование и мониторинг моделей ML в процессе производства: Дрейф, производительность, качество
Введение Развёртывание модели машинного обучения в продакшн — это только начало её жизненного цикла. Обеспечение стабильной работы модели с течением времени и её адаптация к изменениям в распределении данных — важная задача. В этой статье мы рассмотрим различные стратегии и методы тестирования и мониторинга моделей машинного обучения в продакшне, уделяя особое внимание таким аспектам, как сдвиг данных, производительность и качество. Что такое сдвиг данных? Сдвиг данных происходит, когда статистические свойства входных данных изменяются со временем, что приводит к ухудшению производительности модели....