Профілювання, версіювання та сховища ознак

Розгортання та життєвий цикл MLOps

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

Профілювання даних

 

 

Автоматизований аналіз даних і створення узагальнень високого рівня (тобто профілі даних, очікування) для валідації та моніторингу даних у продакшені

Ризики БЕЗ профілів даних

• Клієнти скаржаться, хоча саме вони подали помилкові вхідні дані для моделі
• Нема як виявити дрейф даних, і наша модель більше не валідна

 

 

 

 

• Data
• Version
• Control

Давайте потренуємось!

Розгортання та життєвий цикл MLOps