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Wie man die Modellgenauigkeit über einen Zeitraum beibehält
- Analysieren Sie die Entwicklungs- und Betriebsdatensätze.
- Prüfmodellleistung.
- Wählen Sie Daten für die Umschulung aus.
- Ingenieurmerkmale.
- Modelle erstellen.
- Modelle testen und bewerten.
- Wie verwenden Sie ein bereitgestelltes Modell??
- Wie überwachen Sie bereitgestellte Modelle für maschinelles Lernen?
- Was zu tun nach dem Modellbereitstellung zu tun ist?
- Warum stellen wir Modelle ein??
- Warum müssen wir Modelle bereitstellen??
- Was ist Bereitstellungsüberwachung?
- Was ist Bereitstellungsprozess im maschinellen Lernen??
- Was sind die Bereitstellungsstadien??
- Was ist die letzte Phase des Einsatzprozesses??
- Was sind die 4 Schritte am Modellierungsprozess?
- Was sind die 3 Möglichkeiten zur Messung der Zuverlässigkeit?
- Was sind die 4 Komponenten der Zuverlässigkeit?
- Wie werden Daten verwaltet und aufrechterhalten??
- Was bedeutet es, ein System aufrechtzuerhalten??
- Warum ist es wichtig, ein System aufrechtzuerhalten?
- Warum pflegen wir ein System??
- Was sind die Datenwartung??
- Was sind die 4 Verwaltungselemente in einem Datensatz??
- Wie wird die Datenintegrität aufrechterhalten??
Wie verwenden Sie ein bereitgestelltes Modell??
Ein AI -Plattform -Vorhersagemodell ist ein Container für die Versionen Ihres maschinellen Lernmodells. Um ein Modell bereitzustellen, erstellen Sie eine Modellressource in der AI -Plattformvorhersage, erstellen eine Version dieses Modells und verknüpfen dann die Modellversion mit der in Cloud Storage gespeicherten Modelldatei.
Wie überwachen Sie bereitgestellte Modelle für maschinelles Lernen?
Der unkomplizierteste Ansatz zur Überwachung von ML-Modellen in der Produktion besteht darin, seine Leistung zu bewerten, wenn die realen Daten wachsen, sich weiterentwickeln und diversifiziert. Eine Reihe von Modellüberwachungstools stehen zur Verfügung, um die Modellleistung zu identifizieren, zu verstehen und zu vermitteln, einschließlich Fiddler.ai.
Was zu tun nach dem Modellbereitstellung zu tun ist?
Die Modellüberwachung ist eine operative Stufe im Lebenszyklus für maschinelles Lernen, der nach der Modellbereitstellung erfolgt, und die Überwachung Ihrer ML -Modelle für Fehler wie Fehler, Abstürze und Latenz beinhaltet, um jedoch sicherzustellen, dass Ihr Modell eine Vorbestimmungen beibehält gewünschte Leistungsstufe.
Warum stellen wir Modelle ein??
Die Bedeutung der Modellbereitstellung
An irgendwo zwischen 60% und 90% der Modelle werden es nach verschiedenen Analysen nicht in die Produktion hergestellt. Durch Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen werden sie je nach dem spezifischen Endprodukt für Entscheidungsfindung, Vorhersagen und Erkenntnisse verfügbar.
Warum müssen wir Modelle bereitstellen??
Warum ist die Modellbereitstellung wichtig?? Um ein Modell für die praktische Entscheidungsfindung zu verwenden, muss es effektiv in die Produktion eingesetzt werden. Wenn Sie nicht zuverlässig praktische Erkenntnisse aus Ihrem Modell erhalten können, ist der Einfluss des Modells stark begrenzt.
Was ist Bereitstellungsüberwachung?
Das Bereitstellungsüberwachungstool ist eines der Konfigurationsmanager -Tools. Es handelt sich um eine grafische Benutzeroberfläche. Das Tool ist schreibgeschützt, da es keinen Status im Kunden ändert.
Was ist Bereitstellungsprozess im maschinellen Lernen??
Die Modellbereitstellung ist der Prozess der Implementierung eines voll funktionsfähigen Modells für maschinelles Lernen in Produktion, bei dem Vorhersagen basierend auf Daten vorliegen können. Benutzer, Entwickler und Systeme verwenden dann diese Vorhersagen, um praktische Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Was sind die Bereitstellungsstadien??
Die fünf Stufen
Diese Phasen bestehen wie folgt: Vorablagerung, Einsatz, Nachhaltigkeit, Neuverschichtung und Nachverschichtung. Jede Stufe ist sowohl durch einen Zeitrahmen als auch durch spezifische emotionale Herausforderungen gekennzeichnet, die von jedem der Familienmitglieder behandelt und beherrscht werden müssen.
Was ist die letzte Phase des Einsatzprozesses??
Bereitstellung von Änderungen in der Live -Umgebung
Obwohl es hier leicht anhält, ist es wichtig, den letzten Schritt des Prozesses einzuschließen: Überwachung.
Was sind die 4 Schritte am Modellierungsprozess?
Es gibt spezifische Schritte im Modellierungsprozess, die befolgt werden müssen, wenn das Lernen erfolgreich sein soll. Diese Schritte umfassen Aufmerksamkeit, Aufbewahrung, Fortpflanzung und Motivation. Durch Modellierung hat Bandura gezeigt, dass Kinder viele Dinge gut und schlecht lernen, indem sie einfach ihre Eltern, Geschwister und andere beobachten.
Was sind die 3 Möglichkeiten zur Messung der Zuverlässigkeit?
Zuverlässigkeit bezieht sich auf die Konsistenz einer Maßnahme. Psychologen berücksichtigen drei Arten von Konsistenz: im Laufe der Zeit (Test-Retest-Zuverlässigkeit), über Elemente hinweg (interne Konsistenz) und über verschiedene Forscher hinweg (Zuverlässigkeit der Inter-Rede-Rater).
Was sind die 4 Komponenten der Zuverlässigkeit?
Die Zuverlässigkeitsdefinition enthält vier Elemente: 1) Funktion, 2) Erfolgswahrscheinlichkeit, 3) Dauer und, 4) Umgebung. Die Wartbarkeit hängt mit der Zuverlässigkeit zusammen, da ein Produkt oder ein System ausfall.
Wie werden Daten verwaltet und aufrechterhalten??
Datenverwaltungsdefinition und -prozess
Daten sammeln, verarbeiten, validieren und speichern. Integration verschiedener Arten von Daten aus unterschiedlichen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten. Gewährleistung einer hohen Datenverfügbarkeit und Katastrophenwiederherstellung. Regierungsbereitschaft, wie Daten verwendet werden und von Personen und Apps zugegriffen werden.
Was bedeutet es, ein System aufrechtzuerhalten??
Systemwartung bedeutet Systemhardware- oder Software -Upgrades, Reparaturen, Patches und Konfigurationsänderungen.
Warum ist es wichtig, ein System aufrechtzuerhalten?
Die regelmäßige Wartung Ihrer IT -Systeme hilft Ihren Systemen, reibungsloser zu laufen und das Risiko zu verringern, dass sie zusammenbrechen. Eine gut gepflegte IT -Umgebung sollte sicherstellen, dass Ihre Mitarbeiter und Ihr Unternehmen keine technologischen Straßensperren haben, die die Produktivität behindern und auch zu einer Reduzierung der Supportkosten führen werden.
Warum pflegen wir ein System??
Der Zweck des Wartungsprozesses besteht darin, die Fähigkeit eines Systems zur Erbringung eines Dienstes aufrechtzuerhalten. Dieser Prozess überwacht die Fähigkeit des Systems, Dienstleistungen bereitzustellen, Probleme für die Analyse aufzuzeichnen, korrigierende, adaptive, perfekte und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen und bestätigt die wiederhergestellte Fähigkeiten.
Was sind die Datenwartung??
Was ist Datenwartung? Die Datenwartung ist der Prozess der Prüfung, Organisation und Korrektur von Daten in Verwaltungssystemen und Datenbanken, um die Genauigkeit und die Zugänglichkeit sicherzustellen.
Was sind die 4 Verwaltungselemente in einem Datensatz??
Vier Datenelemente: Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrhaftigkeit - effektive Datenbankverwaltung.
Wie wird die Datenintegrität aufrechterhalten??
Die Datenintegrität in einer Datenbank wird durch ein Array von Fehlerprüfungs- und Validierungsverfahren, Regeln und Prinzipien erhalten, die während der Integrationsströmungsentwicklungsphase ausgeführt werden. Diese Überprüfungs- und Korrekturverfahren basieren auf vordefinierten Geschäftsregeln.
