在开发和选择模型时要测量哪些性能指标？

ayesha983

我们如何确保我们的模型稳健、无偏见且安全？
什么水平的模型性能是企业可以接受的？
我们是否已经定义好谁将负责生产 ML 模型的性能和维护？
如何更新和/或刷新 ML 模型以解决模型漂移（即模型性能下降）问题？当收到警报时，我们可以轻松地重新训练模型吗？
我们如何增强模型和机器学习项目的部署可靠性？
在快节奏的人工智能环境中，我们 芬兰电报数据 如何快速部署机器学习项目来满足不断变化的业务需求？
如何随着时间的推移监控模型以检测模型恶化或意外的异常数据和预测？
模型是如何审核的？能否向开发团队之外的人解释？
我们如何记录人工智能生命周期中的模型和项目？
这些问题涵盖了整个 ML 模型生命周期。值得注意的是，他们的答案不仅涉及数据科学家，还涉及整个企业的人员。这是因为 MLOps 不仅仅涉及工具或技术。它旨在打破孤岛并促进协作，从而围绕连续、可重复且无摩擦的 AI 生命周期在 ML 项目上实现有效的团队合作。

在没有适当的 MLOps 实践的情况下大规模部署机器学习模型的组织将面临模型质量和连续性问题。没有 MLOps 实践的团队可能会引入对业务产生真正负面影响的模型。例如，想象一下一个模型做出的有偏见的预测会给公司带来不利影响。

Forrester：Dataiku 的总体经济影响™️