How to detect silence model failures?

Cпікер: Войтек Куберський, Co-founder of Nanny ML,

24 лютого 2022

Онлайн

Друзі, готуйтеся до крутої онлайн-зустрічі!

Метою моніторингу ML є попередження про зниження продуктивності ваших моделей і виявлення суттєвих змін у системі. Більшість сучасних алгоритмів моніторингу ML зосереджені на останньому.

Data and concept drift detection можуть надійно виявити зміни у вхідних даних моделі. Це, однак, не означає, що продуктивність моделі погіршилася, оскільки  data drift деяких або навіть більшості даних може бути доброякісним. Це означає, що виявлення  data drift недостатньо для того, щоб ваші моделі працювали добре.

Ми також повинні завжди знати продуктивність моделі. У більшості випадків цю продуктивність неможливо просто виміряти, оскільки основна істина або відкладається, або взагалі недоступна.

На цьому мітапі co-founder Nanny ML Войтек Куберскі розповість про те, як використовувати алгоритми виявлення дрейфу даних та методи оцінки невизначеності для прогнозування продуктивності моделей ML, навіть якщо дані про правдивість ground-level недоступні.

🗓️ Коли: 24 лютого

⏰ О котрій: 19:00 (EET)

👩🏼‍💻 Модератор: Ніка Тамайо Флорес

🇺🇸 Мова: англійська

🌐 Як: безкоштовно онлайн

⬇️ Кількість місць обмежена! Зареєструйтеся нижче, якщо вам цікаво 😎

Реєстрація