Раскрытие долга данных: диагностическая структура для изучения ухудшения производительности модели

Модели машинного обучения в производстве могут незаметно стать неактуальными, что может иметь скрытое влияние на бизнес. С помощью правильной диагностической основы команды могут обнаружить долг данных, отследить дрейф в его источнике и создать системы машинного обучения, которые остаются здоровыми.