真實標記的可用性

Machine Learning 監控概念

Hakim Elakhrass

Co-founder and CEO of NannyML

即時真實標記

一張計程車的圖片，與預測計程車到站有關。

  • 衡量實際效能

  • 易於評估

  • 準確

Machine Learning 監控概念

生產資料－即時

此圖為分類問題的效能走勢圖，其中「reference period」代表測試資料集，「analysis period」代表上線生產資料流。另有一個表格資料集，並標示出真實標記值。

Machine Learning 監控概念

延遲的真實標記

一張空錢包的圖片，與預測貸款違約有關。

  • 延遲視情境而定
  • 可能情境：預測貸款違約
  • 期間效能未知
  • 需進行效能估計
Machine Learning 監控概念

生產資料－延遲

此圖為分類問題的效能走勢圖，其中「reference period」代表測試資料集，「analysis period」代表上線生產資料流。另有一個表格資料集，並標示出真實標記值。

Machine Learning 監控概念

缺乏真實標記

一張保險單的圖片，與保險定價案例有關。

  • 常見於全自動流程
  • 可能情境：保險定價
  • 實際效能未知
  • 需進行效能估計
Machine Learning 監控概念

生產資料－缺乏

此圖為分類問題的效能走勢圖，其中「reference period」代表測試資料集，「analysis period」代表上線生產資料流。另有一個表格資料集，並標示出真實標記值。

Machine Learning 監控概念

一起來練習吧！

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