一文带您了解Deepchecks:AI与ML的持续验证(测试、集成和监控)

一个以数据为中心的AI方法，就像烹饪一道美味佳肴一样，需要使用高质量的食材。好的烹饪方法结合高质量的食材才能烹饪出美味可口的菜肴。同理，构建AI模型时，重点在于确保数据的质量。没有高质量的数据作为基础，无论模型多么复杂，都无法可靠地解决现实世界的问题。随着数据为中心的AI发展，MLOps正日益成为热门话题，因为许多组织正在寻找方法将其ML工作流程投入生产。对于生产ML模型，重要的是实施控制措施来监控漂移，以确保模型质量随着时间的推移在服务水平范围内。无论模型是负责检测欺诈、预测医院再入院率，还是优化资源，模型准确性的变化都可能对基于数据的洞见和决策产生负面影响。有两种主要类型的漂移需要衡量：数据漂移(Data drift)和模型漂移(model drift)。数据漂移指的是模型输入的特征分布（自变量）发生的变化 ………………………………