Felicitări

Monitorizarea Machine Learning în Python

Hakim Elakhrass

Co-founder and CEO of NannyML

Recapitulare capitol 1

  • Noțiuni fundamentale ale bibliotecii NannyML
  • Pregătirea datelor pentru setul de date NYC Green Taxi
  • Estimarea performanței cu CBPE și DLE
Monitorizarea Machine Learning în Python

Recapitulare capitol 2

  • Măsurarea performanței când ground truth este disponibil
  • Filtrarea, vizualizarea și conversia formatului dataframe-ului de rezultate
  • Înțelegerea chunking-ului și a pragurilor
  • Calcularea și estimarea valorii de business a modelului

Imaginea prezintă fluxul de monitorizare cu monitorizarea performanței evidențiată.

Monitorizarea Machine Learning în Python

Recapitulare capitol 3

  • Detecția drift-ului multivariat
  • Testarea metodelor de detecție a drift-ului univariat
  • Utilizarea calculatoarelor de calitate a datelor
  • Înțelegerea metodelor de rezolvare a problemelor

Imaginea prezintă fluxul de monitorizare cu analiza automată a cauzelor și rezolvarea problemelor evidențiate.

Monitorizarea Machine Learning în Python

Ce urmează?

  • Explorați blogul NannyML pentru tutoriale
  • Consultați documentația NannyML pentru mai multe informații
  • Luați în considerare cursuri suplimentare despre ciclul de viață al modelelor ML și MLOps
  • Experimentați cu proiecte practice și integrați NannyML
Monitorizarea Machine Learning în Python

Mulțumim!

Monitorizarea Machine Learning în Python

Preparing Video For Download...