Makine öğrenimi modellerini izleme
MLOps Kavramları
Folkert Stijnman
ML Engineer
İzleme ve yeniden eğitim
İzleme
İzleme türleri
İstatistiksel izleme: girdi ve çıktı verilere, tahminler dahil, odaklanır
Örnekler: müşteri X’in churn olasılığı %72, müşteri Y’nin churn olmama olasılığı %31
İzleme türleri
Hesaplamaya dayalı izleme: teknik metriklere odaklanır
Örnekler: sunucu CPU kullanımı, gelen istek sayısı, tahmin sayısı, sunucu kesinti süresi
İstatistiksel ve hesaplamaya dayalı izleme
Geri bildirim döngüsü
Geri bildirim döngüsü: gerçek verinin (ground truth) makine öğrenimi modelini iyileştirmek için kullanıldığı süreç
Üretimde izleme
