مراقبة نموذج الذكاء الاصطناعي

يمكنه تتبع جودة البيانات وتغييرات التوزيع وأنماط التنبؤ والنتائج المقاسة. يعد التغيير في توزيع المدخلات سببًا للتحقيق، وليس دليلًا تلقائيًا على تدهور الدقة.

النقاط الرئيسية

• مراقبة عقود المدخلات والنتائج.
• احتفظ بتأخيرات التسمية وحدود العينة مرئية.
• اختر الاسترداد بناءً على السبب.

إنشاء خط أساس من فترة موثقة وإصدار نموذجي. تتبع الحقول المفقودة والنطاقات غير الصالحة والفئات الجديدة وزمن الوصول وتوزيعات المخرجات. يمكن لهذه الإشارات اكتشاف فشل خطوط الأنابيب قبل أن تتوفر تسميات نتائج كافية لتقييم الجودة التنبؤية. عند الوصول إلى نتائج موثوقة، قارن الأداء بالتقييم الأصلي وبالفترات الأخيرة ذات الصلة. الإبلاغ عن نتائج المجموعات الفرعية وأحجام العينات. يمكن للتسميات المتأخرة أو المجمعة بشكل انتقائي أن تجعل لوحة المعلومات تبدو أكثر اكتمالاً مما تدعمه الأدلة. تمييز انحراف البيانات عن التغيرات في العلاقة بين المدخلات والنتائج. قد يكون من المتوقع حدوث تحول موسمي، في حين قد يشير تعريف الميزة المتغير إلى وجود عيب في البرنامج. تحقق من السبب قبل اختيار إعادة التدريب كاستجابة. تحديد حدود التنبيه ومراجعة المسؤولية وقرار الاسترداد. يمكن أن تتضمن الاستجابات تصحيح البيانات، أو التراجع عن الإصدار، أو تغيير الحد الأدنى، أو إعادة التدريب. تحقق من التدخل بشأن مواد التقييم المناسبة واستمر في القياس بعد ذلك. ينبغي أن تؤدي المراقبة إلى اتخاذ إجراءات مستنيرة بدلاً من التغيير التلقائي للنموذج.

1. تخيل أن القيمة المتوسطة لميزة درجة الحرارة تزداد بشكل حاد بين عشية وضحاها.
2. تحقق مما إذا كان المستشعر قد تغير من درجة مئوية إلى فهرنهايت قبل استنتاج أن البيئة قد تغيرت.
3. إذا كان تحويل الوحدة هو السبب، فقم بإصلاح خط الأنابيب وإعادة تشغيل المدخلات المتأثرة؛ إن إعادة التدريب على القيم الخاطئة من شأنها أن تعالج المشكلة الخاطئة.

يربط السيناريو المبني المراقبة بالتشخيص والإصلاح المتناسب.