Resolução de problemas

Monitoramento de Machine Learning em Python

Hakim Elakhrass

Co-founder and CEO of NannyML

Não fazer nada

  • Funciona bem com um sistema de monitoramento ativo
  • Exige análise de custo de oportunidade e bom entendimento do caso de uso
  • Exemplo: superestimar o número de chamadas em um call center
Monitoramento de Machine Learning em Python

Retreinar o modelo

  • Treinar com dados antigos e novos
    • Deixa o modelo mais robusto
    • Fazer o modelo aprender o máximo de distribuições possível
  • Ajustar o modelo antigo com os dados novos
    • Reajustar o modelo com os dados novos
    • Mais eficaz que treinar um modelo do zero sempre
  • Ponderar os dados
    • Dar mais peso aos dados mais recentes
Monitoramento de Machine Learning em Python

Reverter para um modelo anterior

A imagem mostra a substituição do modelo atual em produção pelo modelo anterior do repositório de modelos.

Monitoramento de Machine Learning em Python

Mudar o processo de negócio

  • Alterar as regras de negócio
  • Fazer análise manual das previsões

A imagem mostra prateleiras de um supermercado.

Monitoramento de Machine Learning em Python

Vamos praticar!

Monitoramento de Machine Learning em Python

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