Realice un seguimiento del rendimiento del modelo. Reciba alertas cuando se produzcan desviaciones en la precisión del modelo y la coherencia de los datos.
La deriva de modelos se refiere a la degradación del rendimiento de los mismos debido a cambios en los datos y en las relaciones entre las variables de entrada y de salida. Es relativamente habitual que la deriva de los modelos afecte de forma negativa a una organización a lo largo del tiempo o, a veces, de forma repentina. Para detectar y mitigar de forma eficaz la deriva, las organizaciones pueden monitorizar y gestionar el rendimiento de los modelos como parte de la plataforma de datos e IA. Este enfoque integrado de los datos y la IA puede ayudarle a:
- Realizar un seguimiento continuo de las métricas y recibir alertas sobre la deriva en la precisión y la coherencia de los datos.
- Establecer objetivos y realizar un seguimiento de estos a lo largo del desarrollo, la validación y la implementación.
- Simplificar los pasos para identificar las métricas empresariales afectadas por la deriva del modelo.
- Minimizar el impacto de la degradación de los modelos mediante la automatización de la monitorización de la deriva.
Anunciamos el lanzamiento de watsonx.ai: el nuevo estudio de IA de nivel empresarial que reúne el machine learning tradicional junto con las nuevas capacidades de IA generativa con tecnología de modelos fundacionales
Entienda el impacto de la deriva de los modelos.
Aprenda a detectar la deriva en los modelos de IA.
Métase bajo el capó para aprender cómo funciona la monitorización de la deriva.
Obtenga una visión general técnica de la validación y el seguimiento de modelos.
Explore la IA explicable en IBM Cloud Pak for Data.
Obtenga asesoramiento técnico y conocimientos de otras personas que utilizan las soluciones de datos e IA de IBM.