Phát hiện trôi đa biến

Giám sát Machine Learning bằng Python

Hakim Elakhrass

CEO and co-founder

Phát hiện trôi đa biến là gì?

  • Bước đầu của phân tích nguyên nhân gốc
  • Kết quả là một số duy nhất cho mọi đặc trưng
  • Phát hiện thay đổi dữ liệu tinh vi

Quy trình giám sát và vị trí của phát hiện trôi đa biến.

Giám sát Machine Learning bằng Python

Hoạt động thế nào?

  1. Nén dữ liệu bằng PCA
  2. Giải nén về dạng ban đầu bằng PCA nghịch
  3. Đo lỗi tái tạo; lỗi tăng cho thấy dữ liệu bị trôi

Cách hoạt động của phát hiện trôi đa biến.

Giám sát Machine Learning bằng Python

Triển khai bằng mã

# Initialize multivariate drift detection calculator
mv_calc = nannyml.DataReconstructionDriftCalculator(
    column_names=features_column_names,
    timestamp_column_name='timestamp',
    chunk_period='m'
    )

# Fit and calculate the results
mv_calc.fit(reference)
mv_results = mv_calc.calculate(analysis)
Giám sát Machine Learning bằng Python

Vẽ kết quả

mv_figure = mv_results.filter(period='analysis').plot()
mv_figure.show()

Biểu đồ lỗi tái tạo theo thời gian.

Giám sát Machine Learning bằng Python

Trôi đa biến vs. hiệu suất thực tế

figure = mv_results.filter(period='analysis').compare(perf_results).plot()
figure.show()

Hình so sánh hiệu suất thực tế và lỗi tái tạo.

Giám sát Machine Learning bằng Python

Ayo berlatih!

Giám sát Machine Learning bằng Python

Preparing Video For Download...