Conceitos de Monitoramento de Machine Learning

Conceitos de monitoramento de machine learning

Os modelos de machine learning influenciam cada vez mais decisões no mundo real. Esses modelos precisam ser monitorados para evitar falhas e garantir que forneçam valor comercial à sua empresa. Este curso apresentará a você os conceitos fundamentais da criação de um sistema de monitoramento robusto para seus modelos em produção.

Descubra o fluxo de trabalho de monitoramento ideal

O curso começa com o plano de onde começar o monitoramento na produção e como estruturar os processos em torno dele. Cobriremos o fluxo de trabalho básico, mostrando a você como detectar os problemas, identificar as causas principais e resolvê-los com exemplos do mundo real.

Explore os desafios de monitorar modelos na produção

A implantação de um modelo em produção é apenas o início do ciclo de vida do modelo. Mesmo que tenha um bom desempenho durante o desenvolvimento, ele pode falhar devido à mudança contínua dos dados de produção. Neste curso, você explorará as dificuldades de monitorar o desempenho de um modelo, especialmente quando não há verdade fundamental.

Entenda em detalhes a mudança de covariável e o desvio de conceito

A última parte deste curso se concentrará em dois tipos de falha de modelo silencioso. Você entenderá detalhadamente os diferentes tipos de mudanças de covariáveis e desvios de conceito, sua influência no desempenho do modelo e como detectá-los e evitá-los.