Supervisión de AA
Obtenga más información sobre la supervisión del aprendizaje automático en Data Science.
Data Science ML Monitoring le permite:
- Lea datos de Object Storage con los lectores de datos incorporados.
- Amplíe la biblioteca para crear un lector de datos.
- Transforme los datos mediante las funciones condicionales para agregar más profundidad a los datos.
Si no desea agregar una extensión de código, utilice la oferta gestionada de servicio del contenedor de la aplicación de supervisión de aprendizaje automático que se ejecuta en un trabajo de aprendizaje automático. De lo contrario, amplíe el código del SDK de la biblioteca de estadísticas de aprendizaje automático para agregar un lector personalizado, métricas o un postprocesador.
Estadísticas de AA
Utiliza ML Insights para evaluar rápidamente los datos y decidir sobre los casos de uso de ML Monitoring. Puede configurar un proceso de supervisión de larga ejecución para evaluar continuamente modelos y datos.
Las métricas configurables para la supervisión incluyen:
- Integridad de Datos
- Calidad o resumen de datos
- Detección de cambios de funciones y predicciones
- Rendimiento del modelo para modelos de clasificación y regresión
- Métricas personalizadas
- Características y transformadores condicionales
- Lectores de datos
- Procesamiento Posterior
- Conjuntos de pruebas y pruebas
Aplicación de supervisión de AA
La aplicación de supervisión de aprendizaje automático es un contenedor gestionado por servicio que ejecuta la biblioteca de estadísticas de aprendizaje automático dentro de un trabajo de aprendizaje automático. Proporcione la configuración de supervisión como una configuración única y ejecútela muchas veces mediante la ejecución de trabajo de aprendizaje automático. Las ejecuciones también se pueden programar.
- Está integrado con ML Jobs.
- Utiliza un archivo de configuración de estadísticas de aprendizaje automático como entrada.
- Se puede ejecutar como base (mediante datos dorados o de entrenamiento), como predicción (mediante datos desplegados o de inferencia) o como validación.
- (Opcional) Puede funcionar en datos para un rango de fechas especificado.
- Muestra perfiles que contienen métricas de los datos.