Рожков Михаил - Раработка пайплайнов валидации данных и мониторинга ML моделей

Раработка пайплайнов валидации данных и мониторинга ML моделей с использованием DVC и Evidently Валидация данных и мониторинг моделей являются важными аспектами любого проекта машинного обучения. Валидация данных включает проверку точности, полноты и соответствия данных, используемых для обучения и тестирования модели, заданному сценарию использования. Мониторинг модели включает отслеживание динамики метрик качества модели со временем, для выявления отлонений и необходимости переобучения. В этом докладе мы объясним важность валидации данных и мониторинга модели в проектах машинного обучения и продемонстрируем, как использовать DVC и Evidently для создания надежных конвейеров валидации данных и мониторинга моделей. Data Fest 2023: Трек “MLOps“: Наши соц.сети: Telegram: Вконтакте: