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モニタリングワークフローの実装

このコースを通して、モニタリングのワークフローについて学んできました。最初のステップはパフォーマンス監視です。負の変化が見られる場合、次のステップは多変量ドリフト検出で、パフォーマンス低下の原因がドリフトかどうかを調べます。続いて、単変量ドリフト検出でどの特徴量が原因かを特定します。調査結果が出たら、根本原因に対処して問題を解決します。

この知識を定着させるために、演習ではUS Consensusデータセットにこのプロセスを適用します。リファレンスデータと分析用データはあらかじめ読み込まれており、CBPEのestimator、単変量計算のuv_calc、特徴量ドリフトを順位付けするalert_count_rankerが用意されています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ機械学習のモニタリング

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Estimate the performance
estimator.____(____)
estimated_results = estimator.____(____)
estimated_results.____.____
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