Затримана еталонна істина
Доступ до еталонних даних, тобто наявність фактичних цільових значень, є критично важливим для моніторингу моделей машинного навчання в продакшні. Однак у реальних умовах отримання еталонної істини може затримуватися або взагалі бути відсутнім, що ускладнює оцінювання якості моделі.
Чи можете ви згадати, у яких сценаріях еталонна істина доступна відразу, а де — із затримкою?
Ця вправа є частиною курсу
Основи моніторингу Machine Learning
Практична інтерактивна вправа
Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ
Почати вправу