Penyimpangan model mengacu pada penurunan kinerja model karena perubahan data dan hubungan antara variabel input dan keluaran. Penyimpangan model biasanya berdampak negatif pada organisasi seiring berjalannya waktu atau terkadang secara tiba-tiba. Untuk mendeteksi dan memitigasi penyimpangan secara efektif, organisasi dapat memantau dan mengelola kinerja model sebagai bagian dari data dan platform AI. Pendekatan terintegrasi terhadap data dan AI ini dapat membantu Anda:
- Melacak metrik secara terus-menerus dan dapatkan pemberitahuan tentang penyimpangan dalam akurasi dan konsistensi data.
- Menetapkan target dan lacak target tersebut melalui pengembangan, validasi, dan penerapan.
- Menyederhanakan langkah-langkah untuk mengidentifikasi metrik bisnis yang terpengaruh oleh penyimpangan model.
- Minimalkan dampak degradasi model melalui otomatisasi pemantauan penyimpangan.
Bagaimana membangun AI yang bertanggung jawab dalam skala besar
Mengumumkan peluncuran watsonx.ai - Studio perusahaan baru yang menyatukan machine learning tradisional dengan kemampuan AI generatif baru yang didukung oleh model dasar
Memahami dampak penyimpangan model.
Pelajari cara mendeteksi penyimpangan dalam model AI.
Tersembunyilah untuk mempelajari cara kerja monitor drift.
Pengalaman tur langsung evaluasi dan manajemen model.
Dapatkan gambaran teknis tentang validasi dan pemantauan model.