एआई मॉडल मॉनिटरिंग

यह डेटा की गुणवत्ता, वितरण परिवर्तन, भविष्यवाणी पैटर्न और मापा परिणामों को ट्रैक कर सकता है। इनपुट वितरण में परिवर्तन जांच करने का एक कारण है, न कि स्वचालित प्रमाण कि सटीकता खराब हो गई है।

चाबी छीन लेना

• इनपुट अनुबंधों और परिणामों की निगरानी करें।
• लेबल देरी और नमूना सीमाएं दृश्यमान रखें।
• कारण के आधार पर पुनर्प्राप्ति चुनें।

एक प्रलेखित अवधि और मॉडल संस्करण से एक आधार रेखा स्थापित करें। लापता क्षेत्रों, अमान्य रेंज, नई श्रेणियों, विलंबता और आउटपुट वितरण को ट्रैक करें। भविष्य कहनेवाला गुणवत्ता का आकलन करने के लिए पर्याप्त परिणाम लेबल उपलब्ध होने से पहले ये सिग्नल पाइपलाइन विफलताओं का पता लगा सकते हैं। जब विश्वसनीय परिणाम आते हैं, तो मूल मूल्यांकन और प्रासंगिक हाल की अवधि के साथ प्रदर्शन की तुलना करें। उपसमूह परिणामों और नमूना आकारों की रिपोर्ट करें। विलंबित या चुनिंदा रूप से एकत्र किए गए लेबल डैशबोर्ड को उसके साक्ष्य समर्थन की तुलना में अधिक पूर्ण बना सकते हैं। इनपुट और परिणामों के बीच संबंधों में परिवर्तन से डेटा बहाव को अलग करें। एक मौसमी बदलाव की उम्मीद की जा सकती है, जबकि एक बदली हुई सुविधा परिभाषा एक सॉफ्टवेयर दोष का संकेत दे सकती है। प्रतिक्रिया के रूप में पुनर्प्रशिक्षण चुनने से पहले कारण की जांच करें। अलर्ट थ्रेसहोल्ड, समीक्षा जिम्मेदारी और पुनर्प्राप्ति निर्णय को परिभाषित करें। प्रतिक्रियाओं में डेटा को सही करना, एक रिलीज को वापस रोल करना, एक सीमा को बदलना, या फिर से प्रशिक्षण शामिल हो सकता है। उचित मूल्यांकन सामग्री पर हस्तक्षेप को सत्यापित करें और बाद में मापना जारी रखें। निगरानी से स्वचालित मॉडल मंथन के बजाय सूचित कार्रवाई होनी चाहिए।

1. कल्पना कीजिए कि तापमान विशेषता का औसत मान रातोंरात तेजी से बढ़ रहा है।
2. जांचें कि क्या सेंसर सेल्सियस से फ़ारेनहाइट में बदल गया है, यह निष्कर्ष निकालने से पहले कि वातावरण बदल गया है।
3. यदि इकाई रूपांतरण कारण है, तो पाइपलाइन की मरम्मत करें और प्रभावित इनपुट को फिर से चलाएं; गलत मूल्यों पर फिर से प्रशिक्षण देने से गलत समस्या का समाधान हो जाएगा।

निर्मित परिदृश्य निगरानी को निदान और आनुपातिक सुधार से जोड़ता है।