問題解決

在 Python 中監控 Machine Learning

Hakim Elakhrass

Co-founder and CEO of NannyML

不採取行動

• 適用於已上線且監控完善的系統
• 需要機會成本分析並充分理解使用情境
• 例如高估客服中心的來電量

重新訓練模型

• 同時用舊資料與新資料訓練
  • 讓模型更穩健
  • 盡量學到更多分佈
• 用新資料微調舊模型
  • 直接用新資料重新擬合模型
  • 比每次從零訓練新模型更有效
• 資料加權
  • 對較新的資料給予更高權重

回退到先前模型

調整業務流程

• 調整商業規則
• 對預測結果進行人工分析

一起來練習吧！

在 Python 中監控 Machine Learning