دوره آموزشی ملزومات MLOps: مانیتورینگ مدل دریفت و تعصب

با توسعه و بکارگیری بیشتر مدل‌های ML، نیاز به اطمینان از مؤثر و ایمن بودن مدل‌ها و عملکرد مطلوب آنها احساس می‌شود. نظارت بر مدل، عملکرد اصلی MLOps، به دانشمندان داده و مهندسان MLOps کمک می کند تا این نیاز را برآورده کنند. در این دوره، کوماران پونامبالام، متخصص تجزیه و تحلیل داده ها، انواع نظارت مورد نیاز برای مدل های ML را مورد بحث قرار می دهد. او عمیقاً به نظارت و تعصب مدل دریفت می پردازد. برای دریفت مدل، کوماران به انواع نظارت بر دریفت و علل آنها می پردازد. او تکنیک های مختلف برای نظارت دریفت و نحوه اجرای آنها در پایتون با استفاده از کتابخانه های منبع باز را توضیح می دهد. برای سوگیری، کوماران منابع مختلف سوگیری و تأثیر آنها را برجسته می کند. او همچنین سوگیری را در پایتون با کتابخانه های منبع باز تجزیه و تحلیل می کند. در نهایت، او برخی از بهترین شیوه ها را برای نظارت بر رانش و سوگیری توصیه می کند.