Réentraîner un modèle de machine learning

Concepts d’MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Réentraînement après des changements

  Changements de données

Réentraînement : utiliser de nouvelles données pour créer une nouvelle version du modèle de machine learning

Concepts d’MLOps

Dérive des données

Jeu de données factice

Concepts d’MLOps

Dérive des données

Dérive des données

Dérive des données : changements dans les données d'entrée

Concepts d’MLOps

Dérive de concept

Dérive de concept

Dérive de concept : changements dans la relation entre données d'entrée et de sortie

Concepts d’MLOps

À quelle fréquence réentraîner ?

  • Contexte d'affaires : quelle est la volatilité des données ?
  • Coût : combien coûte le réentraînement ?
  • Exigences d'affaires : quelle performance du modèle est requise ?
Concepts d’MLOps

Méthodes de réentraînement

Méthode de réentraînement distincte

Concepts d’MLOps

Méthodes de réentraînement

Méthode de réentraînement combinée

Concepts d’MLOps

Réentraînement automatique

Déclencheur de réentraînement

Concepts d’MLOps

Passons à la pratique !

Concepts d’MLOps

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