Surveillance des modèles de Machine Learning
Concepts d’MLOps
Folkert Stijnman
ML Engineer
Surveillance et réentraînement
Surveillance
Types de surveillance
Surveillance statistique : se concentre sur les données d'entrée et de sortie, y compris les prédictions
Exemples : la cliente X a 72 % de probabilité de résilier, le client Y a 31 % de probabilité de ne pas résilier
Types de surveillance
Surveillance calculatoire : se concentre sur les mesures techniques
Exemples : utilisation du processeur du serveur, nombre de requêtes entrantes, nombre de prédictions, temps d'arrêt du serveur
Surveillance statistique et calculatoire
Boucle de rétroaction
Boucle de rétroaction : processus par lequel la vérité terrain sert à améliorer le modèle de Machine Learning
Surveillance en production
