机器学习监控概念

机器学习监控概念

机器学习模型正在影响现实世界中越来越多的决策。 这些模型需要持续监控，以防止故障，并确保它们为您的公司带来业务价值。 本课程将向您介绍如何为生产环境中的模型构建稳健监控系统的基本概念。

发现理想的监控工作流程

课程从如何确定生产环境中从何处开始监控，以及如何围绕它构建流程的蓝图讲起。 我们将通过展示如何发现问题、识别根本原因并借助真实案例加以解决，来讲解基本工作流程。

探索生产环境中监控模型的挑战

将模型部署到生产环境只是模型生命周期的开始。 即使在开发过程中表现良好，也可能由于生产数据持续变化而失败。 在这门课程中，你将探索监控模型性能的难点，尤其是在没有真实标签的情况下。

详细理解协变量偏移和概念漂移

本课程的最后一部分将重点介绍两种类型的静默模型故障。 你将深入了解不同类型的协变量偏移和概念漂移、它们对模型性能的影响，以及如何检测和防止它们。