Flusso di lavoro CBPE e DLE

Ricorda che NannyML offre un flusso di lavoro ripetibile, simile a scikit-learn, per stimare le prestazioni tecniche del tuo modello.

Riordina il pseudo-codice fornito per riflettere l'inizializzazione dell'algoritmo CBPE, la stima delle prestazioni e la loro visualizzazione.

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In questo capitolo farai conoscenza con la libreria NannyML e le sue funzioni fondamentali. Per iniziare, imparerai a preparare i dati grezzi per creare i set di riferimento e di analisi pronti per il monitoraggio in produzione. Come esempio pratico, analizzerai la previsione della mancia per le corse in taxi a New York. Verso la fine del capitolo scoprirai anche come stimare le prestazioni del modello di previsione della mancia usando NannyML.

Exercise 1: Che cos'è NannyML?Exercise 2: Funzionalità chiave di NannyML Exercise 3: Carica l'insieme di dati Exercise 4: Preparazione dei dati per NannyML Exercise 5: Periodo di riferimento o di analisi?Exercise 6: Caricamento e suddivisione dei dati Exercise 7: Creazione dei set di riferimento e di analisi Exercise 8: Stima delle prestazioni Exercise 9: Specifica l'algoritmo e il tipo di problema Exercise 10: Interpretare i risultati Exercise 11: Flusso di lavoro CBPE e DLE

Esercizio attuale

Exercise 12: Stima delle prestazioni per la previsione della mancia

In questo capitolo ti verranno presentati i calcolatori di prestazioni realizzate da usare quando le etichette (ground truth) diventano disponibili. Imparerai metodi più avanzati per gestire i risultati, tra cui filtraggio, visualizzazione, conversione in data frame, suddivisione in blocchi (chunking) e definizione di soglie personalizzate. Infine, applicherai queste conoscenze per calcolare il valore per il business di un modello addestrato sul dataset delle prenotazioni alberghiere.

Exercise 1: Quando le etichette sono disponibili Exercise 2: Quando la stima delle prestazioni è errata Exercise 3: Confrontare performance stimate e realizzate Exercise 4: Lavorare con risultati calcolati ed estimati Exercise 5: Metodi di suddivisione (chunking) diversi Exercise 6: Modificare le soglie Exercise 7: Interagire con i risultati Exercise 8: Calcolo e stima del valore di business Exercise 9: Calcolo del valore di business Exercise 10: Calò del valore monetario Exercise 11: Calcolo del valore aziendale per il dataset delle prenotazioni alberghiere

Dopo aver rilevato il degrado delle prestazioni nel modello per le prenotazioni alberghiere, imparerai a identificare il problema alla base di questo calo. In questo capitolo ti verranno presentati metodi di rilevamento del drift multivariato e univariato. Imparerai anche a individuare problemi di qualità dei dati e come affrontare le cause sottostanti che rilevi.

Exercise 1: Rilevamento del drift multivariato Exercise 2: Individuare i drift rilevanti Exercise 3: Drift nell'insieme di dati delle prenotazioni di hotel Exercise 4: Rilevamento del drift univariato Exercise 5: Rilevamento del drift univariato per l'insieme di dati delle prenotazioni hotel Exercise 6: Classificare i risultati univariati Exercise 7: Visualizzare le feature in drift Exercise 8: Controlli di qualità dei dati e delle statistiche Exercise 9: Controlli di qualità dei dati Exercise 10: Statistiche riassuntive Exercise 11: Risoluzione dei problemi Exercise 12: Qual è la soluzione?Exercise 13: Dovresti non fare nulla o no?Exercise 14: Implementare un flusso di monitoraggio Exercise 15: Congratulazioni