La dérive du modèle désigne la dégradation de la performance d’un modèle en raison d’un changement des données et des relations entre les variables d’entrée et de sortie. Il est relativement courant que la dérive d’un modèle ait un impact négatif sur une organisation au fil du temps ou parfois soudainement. Pour détecter et atténuer efficacement la dérive, les organisations peuvent surveiller et gérer la performance des modèles à l’aide d’une plateforme de données et d’IA. Cette approche intégrée des données et de l’IA peut vous aider à :
- Suivre les mesures en permanence et recevoir des alertes en cas de dérive de la précision et de la cohérence des données.
- Fixer des objectifs et en effectuer le suivi tout au long du développement, de la validation et du déploiement.
- Simplifier les étapes d’identification des mesures métier affectées par la dérive du modèle.
- Minimiser l’impact de la dégradation du modèle en automatisant la surveillance de la dérive.
Comment développer une IA responsable à grande échelle
IBM lance watsonx.ai, un nouveau studio destiné aux entreprises qui réunit le machine learning traditionnel et les nouvelles capacités d’IA générative alimentées par des modèles de fondation.
Comprenez l’impact de la dérive des modèles.
Apprenez à détecter les dérives des modèles d’IA.
Découvrez le fonctionnement du moniteur de dérive.
Faites l’expérience d’une visite guidée de l’évaluation et de la gestion des modèles.
Obtenez un aperçu technique de la validation et de la surveillance des modèles.