Эксплуатация моделей (ModelOps)
Привет, Хаброжители! Сегодня мы поделимся с вами отрывком из книги: "Современная бизнес-аналитика. Увеличьте ценность данных с помощью Python и R". Статья посвящена ModelOps — набору практик для эффективного развертывания и эксплуатации моделей машинного обучения. Вы узнаете, как организовать полный жизненный цикл модели: от оценки и мониторинга до переобучения. В материале приведены практические примеры создания приложений для пакетной и онлайн-оценки с помощью R Shiny и Python Streamlit, а также дашборда для мониторинга производительности в реальном времени.
От диплома до продакшена: … Часть 7: Инфра, MLOps и уроки масштабирования
От диплома до продакшена: Как я создавал архитектуру ИИ-проекта для… Часть 7: Инфраструктура, MLOps и уроки масштабированияАвтор: Алексей Бобрешов, руководитель отдела искусственного интеллекта Категория: Искусственный интеллект, MLOps, управление проектами, масштабирование Время чтения: 13–16 минутЭто седьмая, заключительная часть серии. Для контекста по безопасности рекомендую Часть 6.Введение: почему модель — это ещё не продукт
Дрейф данных в машинном обучении
Дрейф данных (Drift Data) — это ситуация, когда статистические свойства входных данных для модели машинного обучения изменяются со временем. При дрейфе данных взаимосвязи между признаками и самой целевой переменной перестают быть действительными. Это может привести к низкой производительности модели, неточным прогнозам и даже к сбоям.
