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  3. Monitoramento de conceitos de machine learning
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    O que é o monitoramento ML

    Kostenlos

    O primeiro capítulo explicará por que as empresas precisam monitorar seus modelos de machine learning na produção. Você aprenderá sobre o fluxo de trabalho de monitoramento ideal e as etapas envolvidas, bem como alguns dos desafios que os sistemas de monitoramento podem enfrentar na produção.

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    Conceitos teóricos de monitoramento

    No Capítulo 2, você descobrirá a importância fundamental do monitoramento de desempenho em um sistema de monitoramento confiável. Exploraremos os desafios comuns enfrentados em ambientes de produção do mundo real, como a disponibilidade da verdade terrestre. Ao final do capítulo, você saberá como lidar com situações em que os dados da verdade terrestre estão atrasados ou ausentes, usando algoritmos de estimativa de desempenho.

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    Mudança de covariável e detecção de desvio de conceito

    Agora que você conhece os conceitos básicos de mudança de covariável e desvio de conceito na produção, vamos nos aprofundar um pouco mais. Ao final deste capítulo, você conhecerá as diferentes maneiras de detectar e lidar com eles em cenários reais.

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