Retreinando um modelo de machine learning

Conceitos de MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Retreinando após mudanças

 

Retreinamento: usar dados novos para desenvolver uma nova versão do modelo de machine learning

Deriva nos dados

Deriva de dados

Deriva de dados: mudanças nos dados de entrada

Deriva de conceito

Deriva de conceito: mudanças na relação entre dados de entrada e saída

Com que frequência retreinar?

• Ambiente de negócio: quão voláteis são os dados?
• Custo: quanto custa retreinar?
• Requisitos de negócio: qual desempenho é exigido?

Métodos de retreinamento

Métodos de retreinamento

Retreinamento automático

Vamos praticar!

Conceitos de MLOps