Supervisión de modelos de machine learning
Conceptos de MLOps
Folkert Stijnman
ML Engineer
Supervisión y reentrenamiento
Supervisión
Tipos de supervisión
Supervisión estadística: se centra en los datos de entrada y salida, incluidas las predicciones
Ejemplos: el cliente X tiene un 72% de probabilidad de churn; el cliente Y tiene un 31% de probabilidad de no churn
Tipos de supervisión
Supervisión computacional: se centra en métricas técnicas
Ejemplos: uso de CPU del servidor, número de peticiones entrantes, número de predicciones, tiempo de inactividad del servidor
Supervisión estadística y computacional
Bucle de feedback
Bucle de feedback: proceso por el que la verdad terreno se usa para mejorar el modelo de machine learning
Supervisión en producción
