Il sistema di IA che hai implementato ha successo?

Comprendere l'intelligenza artificiale

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Quando misurare il successo?

Ciclo di vita della metodologia MLOps

Quando misurare il successo?

Misurare il successo nel ciclo di vita di MLOps

Misurazione delle prestazioni offline - precisione

Dati di formazione e convalida

Misurazione delle prestazioni offline - precisione

Formazione di un modello

Misurazione delle prestazioni offline - precisione

Convalida di un modello con esempi di prova

Misurazione delle prestazioni offline - precisione

Confronto tra le previsioni e le etichette effettive

Misurazione delle prestazioni offline - precisione

Calcolo della precisione

Oltre l'accuratezza: errori e altre metriche

Metrica di errore nei modelli di regressione

Metriche per i motori di ricerca e di raccomandazione: qualità del ranking - pertinenza delle voci del ranking per l'utente -, diversità nei risultati della ricerca o nelle raccomandazioni, ecc.

Classifica dei prodotti consigliati

Misurare il successo nella produzione

Degrado del modello: il valore della metrica misurata peggiora nel tempo

Degrado del modello

Metriche di business: Indicatori chiave di prestazione (KPI)
- Indicatore della performance e del progresso degli obiettivi dell'organizzazione

Rischi: cosa potrebbe andare storto?

I possibili rischi includono:

Data bias
Mancanza di trasparenza
Problemi etici
Affidabilità dubbia del sistema
Vulnerabilità alle minacce informatiche

Proof-of-Concept (PoC):

Dimostratore pilota per convalidare la fattibilità e il valore potenziale + identificazione precoce dei rischi

Passiamo alla pratica!

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