Catégoriser les stratégies de test pour la disponibilité et la désuétude d’un pipeline de ML

En tant qu’ingénieur·e ML, vous devez garantir la fiabilité de votre pipeline de Machine Learning. Vous savez qu’il faut surveiller à la fois sa disponibilité et son éventuelle désuétude au fil du temps. La disponibilité du pipeline est essentielle pour s’assurer que chaque composant et le système global fonctionnent comme prévu. À l’inverse, la désuétude se produit lorsque les performances d’un modèle diminuent en raison de changements de données ou d’environnement, ce qui entraîne des prédictions inexactes. Pour relever ces défis, vous devez appliquer différentes stratégies de test et suivre de près les performances du pipeline.