Объяснение мониторинга дрейфа данных | Почему модели ИИ/машинного обучения дают сбои и как MLOps ... скачать в хорошем качестве

Объяснение мониторинга дрейфа данных | Почему модели ИИ/машинного обучения дают сбои и как MLOps ...

Понимание мониторинга дрейфа данных — один из важнейших столпов MLOps и надежности моделей машинного обучения. В этом видео мы разберем: 🔹 Что такое дрейф данных? 🔹 Почему модели машинного обучения деградируют со временем 🔹 Типы дрейфа: дрейф ковариат, дрейф меток и дрейф концепций 🔹 Как обнаружить дрейф с помощью статистических методов 🔹 Популярные инструменты: Evidently AI, WhyLabs, Arize AI, SageMaker, Vertex AI 🔹 Примеры использования в реальных условиях и лучшие практики Мониторинг дрейфа данных гарантирует, что ваши модели машинного обучения останутся точными, надежными и готовыми к работе в производственной среде даже при изменении реальных данных. Если вы изучаете MLOps, конвейеры ИИ/машинного обучения, мониторинг моделей или машинное обучение в производственной среде, это видео обязательно к просмотру. 📌 Не забудьте поставить лайк, поделиться и подписаться на канал, чтобы получать больше объяснений по AI/ML Ops!