Machine Learning: Modellüberwachung für Machine learning

Konzepte des maschinellen Lernens Einführung

• Einführung in die Bedeutung der Modellüberwachung im ML-Lebenszyklus.
• Schlüsselkonzepte: Modellabweichung, Leistungsabfall und Echtzeitüberwachung.
• Verstehen, wie kontinuierliche Überwachung robuste und effektive ML-Modelle gewährleistet.

Überwachung der Modellleistung

• Techniken zur Verfolgung der Leistung von Modellen für maschinelles Lernen im Laufe der Zeit.
• Leistungskennzahlen (KPIs) für die Modellüberwachung: Genauigkeit, Präzision, Rückruf usw.
• Tools und Frameworks für die Einrichtung automatisierter Modellüberwachungssysteme.

Umgang mit Modellabweichung und -verzerrung

• Erkennen und Beheben von Modellabweichungen in Produktionsumgebungen.
• Verständnis von Konzeptabweichungen und effektives Umlernen von Modellen.
• Bewährte Verfahren zur Identifizierung und Korrektur von Verzerrungen in maschinellen Lernmodellen.

Echtzeit-Modellüberwachung und Feedbackschleifen

• Implementierung von Echtzeit-Überwachungssystemen zur Verfolgung des Modellverhaltens in der Produktion.
• Aufbau von Feedbackschleifen zur Datenerfassung und Verbesserung der Modellleistung.
• Tools für die Alarmierung und Ergreifung von Korrekturmaßnahmen auf der Grundlage von Modellanomalien.

Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen in der Produktion

• Bewährte Verfahren für die Wartung von Modellen für maschinelles Lernen nach der Bereitstellung.
• Techniken für A/B-Tests und Modellversionierung in einer Live-Umgebung.
• Automatisierung von Modellaktualisierungen und -wiederherstellungen zur Gewährleistung der Modellstabilität.