IBM liderem
Zobacz dlaczego, zapoznając się z opracowaniem Forrester Wave™: Wielomodalne analizy predykcyjne i rozwiązania w dziedzinie uczenia maszynowego, 3. kw. 2020 roku.
Przegląd
Czym jest dryft modelu? Dlaczego jest istotny?
Dryft modelu oznacza degradację wydajności modelu z powodu zmian w danych i relacjach pomiędzy zmiennymi wejściowymi i wyjściowymi. Stosunkowo często zdarza się, że dryft modelu wpływa negatywnie na organizację w miarę upływu czasu, ale czasami zdarza się to nagle. Aby skutecznie wykrywać i zmniejszać dryft, organizacje mogą monitorować wydajność modeli i zarządzać nią w ramach platformy danych i sztucznej inteligencji. Takie zintegrowane podejście do danych i sztucznej inteligencji może pomóc:
- W sposób ciągły śledzić metryki i otrzymywać powiadomienia w przypadku wystąpienia dryftu w dokładności i spójności danych.
- Ustalać cele i śledzić je w trakcie projektowania, sprawdzania poprawności i wdrażania.
- Upraszczać etapy identyfikacji metryk biznesowych, na które dryft modelu ma wpływ.
- Minimalizować wpływ degradacji modelu poprzez automatyzację procesu monitorowania dryftu.
Dowiedz się więcej
Wykrywanie dryftu modelu
Dowiedz się, jak wykrywać dryft w modelach AI.
Wizualizacja dryftu modelu
Monitoruj modele w sposób ciągły. Ostrzegaj użytkowników o dryfcie w dokładności modelu i spójności danych.
Dodatkowe informacje
Utrzymanie dokładności modeli AI
Zajrzyj do środka, aby dowiedzieć się, jak przebiega monitorowanie dryftu.
Śledzenie modeli AI
Sprawdź, jak w praktyce wygląda ocena modeli i zarządzanie nimi.
Monitorowanie modeli i sprawdzanie ich poprawności
Poznaj techniczne aspekty monitorowania i sprawdzania poprawności modeli.
Obraz produktu
Wykrywanie dryfu
Monitoruj wszelkie dryfty w dokładności modelu i otrzymuj ostrzeżenia, gdy dokładność pogorszy się ponad próg.

Zasoby
Dokumentacja
Odkryj wytłumaczalną sztuczną inteligencję na platformie IBM Cloud Pak® for Data.
Społeczność
Uzyskaj wskazówki techniczne i spostrzeżenia od innych osób korzystających z rozwiązań IBM w obszarze danych i sztucznej inteligencji.
Pierwsze kroki z wytłumaczalną sztuczną inteligencją
Poznaj monitorowanie modeli i zarządzanie nimi w produkcie IBM Watson Studio.