Мониторинг моделей машинного обучения в продакшене

Мониторинг моделей машинного обучения в продакшене — ключевой этап, позволяющий обеспечить их стабильную и эффективную работу. В этом видео обсудим, зачем нужен мониторинг ML-моделей, какие метрики следует отслеживать и какие инструменты помогут автоматизировать процесс. Рассмотрим понятия дрейфа данных , а также лучшие практики и популярные решения, такие как MLflow, Prometheus с Grafana, Evidently AI и Seldon Core. Видео поможет вам лучше понять, как контролировать и поддерживать производительность моделей на всех этапах их жизненного цикла. По вопросам обучения на курсах по технологиям Big Data, Kafka, Spark, Greenplum, AirFlow, NiFI, Hadoop, Data Science, нейронных сетей и машинного обучения приглашаем в нашу "Школу Больших Данных" https://bigdataschool.ru Обращаться по телефону: +7 (495) 41-41-121 +7 (995) 100-45-63 Чтобы не пропустить информацию о новых курсах, акциях и других событиях Школы Больших Данных, рекомендуем подписаться на нас в социальных сетях: Телеграм-канал: https://t.me/BigDataSchool_ru Вконтакте: https://vk.com/bdschool_mck Github: https://github.com/BigDataSchoolRU LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/bigdataschoolru/ Подписывайтесь и будьте в курсе всех интересных новинок мира Big Data вместе со Школой больших данных - https://www.bigdataschool.ru