يشير انحراف النموذج إلى تدهور أداء النموذج بسبب حدوث تغيرات في البيانات والعلاقات بين متغيرات المدخلات والمخرجات. من الشائع نسبيًا أن يؤثر انحراف النموذج سلبًا على المؤسسة بمرور الوقت أو فجأة في بعض الأحيان. ولاكتشاف الانحراف والتخفيف من آثاره بفاعلية، يمكن للمؤسسة مراقبة الأداء وإدارته كجزء من منصة البيانات والذكاء الاصطناعي. ويساعدك هذا النهج المتكامل للبيانات والذكاء الاصطناعي:
- تتبع المقاييس بشكل مستمر واحصل على تنبيهات بشأن الانحراف في الدقة وتناسق البيانات.
- حدد الأهداف وقم بمتابعتها من خلال التطوير والتحقق والنشر.
- تبسيط خطوات تحديد مقاييس الأعمال المتأثرة بانحراف النموذج.
- الحد من تأثير تدهور النموذج من خلال أتمتة مراقبة الانحراف.
كيفية بناء الذكاء الاصطناعي المسؤول على نطاق واسع
الإعلان عن إطلاق watsonx.ai - استوديو تقنيات ذكاء اصطناعي، جديدة تمامًا، من فئة المؤسسات والذي يجمع بين التعلم الآلي التقليدي إلى جانب قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي الجديدة المدعومة بنماذج الأساس
فهم تأثير انحراف النموذج.
تعرَّف على كيفية اكتشاف الانحراف في نماذج الذكاء الاصطناعي.
يمكنك إلقاء نظرة في الداخل لمعرفة كيفية عمل مراقب الانحراف.
احصل على نظرة عامة تقنية للتحقق من صحة النموذج ومراقبته.