Переобучение модели машинного обучения

Концепции MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Переобучение после изменений

 

Переобучение: использование новых данных для создания обновлённой версии модели

Дрейф данных

Дрейф данных

Дрейф данных: изменения во входных данных

Концептуальный дрейф

Концептуальный дрейф: изменения в связи между входными и выходными данными

Как часто переобучать?

• Бизнес-среда: насколько изменчивы данные?
• Стоимость: сколько стоит переобучение?
• Бизнес-требования: какова требуемая производительность модели?

Методы переобучения

Методы переобучения

Автоматическое переобучение

Давайте потренируемся!

Концепции MLOps