Cómo fallan los modelos en producción y cómo detectarlo
Digamos que entrenó un modelo de predicción. Y configúrelo para un uso regular. ¡Bienvenido al aprendizaje automático en producción!
Ahora, confía en él para tomar decisiones comerciales. Tienes que mantener, reentrenar y vigilar tu modelo.
¿Qué puede salir mal y cómo realizar un seguimiento? Veamos un ejemplo.
Es una historia de cómo entrenamos un modelo, simulamos el uso de producción y analizamos su deterioro gradual.
En este tutorial, trabajaremos con un problema de pronóstico de demanda.
Conjunto de datos. Tomamos un Conjunto de datos de Kaggle sobre la demanda de bicicletas compartidas. Nuestro objetivo es predecir el volumen de alquiler de bicicletas por hora. Para hacer eso, tenemos algunos datos sobre la temporada, el clima y el día de la semana. …
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