Data Drift

Introduction Deploying a machine learning model into production is just the beginning of its lifecycle. Ensuring that the model continues to perform well over time and adapts to changing data distributions is a critical task. In this article, we will explore various strategies and techniques for testing and monitoring ML models in production, focusing on aspects such as drift, performance, and quality. What is Data Drift? Data drift occurs when the statistical properties of the input data change over time, leading to a degradation in model performance....

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....