Оркестратор обнаружения и переобучения модели

Seed: model_version, production_metrics stream, retrain_triggers; example: drift if KL-divergence>threshold

Руководство

Создайте систему производственного мониторинга, которая выявляет отклонения данных и концепций для развернутых моделей машинного обучения, автоматически планирует конвейеры переобучения или оповещает специалистов по обработке данных, а также отслеживает происхождение моделей и производительность с течением времени.Внедрите шлюзы переобучения (метрики проверки, проверки на предвзятость) и канареечное развертывание для новых моделей.Предоставьте объяснимые снимки для сравнения и контрольные журналы для нужд нормативных органов.

🔗 Трекер мастерства результатов обучения	🔗 Генератор и шаблон плана взаимодействия с заинтересованными сторонами	🔗 Подсказка оптимизатора фида товаров для автоматической электронной торговли
🔗 Рабочий процесс обнаружения и устранения отклонений в инфраструктуре	🔗 Подсказка для объяснения аномалии	🔗 Планирование мощностей на уровне портфеля и решение «что, если»
🔗 Рекомендации по автоматической перебалансировке микса каналов с учетом бюджетных ограничений	🔗 Пособие по содержанию отраслевых мероприятий и выставок	🔗 Механизм распределения возвратных платежей за общие услуги