or
Ця вправа є частиною курсу
У першому розділі йтиметься про те, чому бізнесу потрібно моніторити ваші моделі машинного навчання в продакшені. Ви дізнаєтеся про ідеальний процес моніторингу та його кроки, а також про деякі виклики, з якими системи моніторингу стикаються в продакшені.
У розділі 2 ви відкриєте для себе фундаментальну важливість моніторингу продуктивності в надійній системі моніторингу. Ми розглянемо поширені виклики у реальних продакшен-середовищах, зокрема доступність еталонної істини. Наприкінці розділу ви знатимете, як діяти, коли еталонні дані затримуються або відсутні, використовуючи алгоритми оцінювання продуктивності.
Тепер, коли ви знаєте основи covariate shift і concept drift у продакшені, заглибмося трохи далі. Наприкінці цього розділу ви знатимете різні способи їх виявлення та опрацювання в реальних сценаріях.
Поточна вправа