Supervisión de AA
Obtenga información sobre la supervisión del aprendizaje automático en Data Science.
Data Science ML Monitoring le permite:
- Leer datos de Object Storage mediante los lectores de datos incorporados.
- Amplíe la biblioteca para crear un lector de datos.
- Transforme los datos mediante funciones condicionales para agregar más profundidad a los datos.
Si no desea agregar una extensión de código, utilice la oferta gestionada por 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 biblioteca de estadísticas de aprendizaje automático para agregar un lector personalizado, métricas o un postprocesador.
Estadísticas de AA
Utilice 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
- Resumen o calidad de datos
- Detección de cambios de función y predicción
- Modelo de rendimiento para modelos de clasificación y regresión
- Métricas personalizadas
- Funciones y transformadores condicionales
- Lectores de datos
- Procesamiento posterior
- Pruebas y series de pruebas
Aplicación de supervisión de AA
La aplicación de supervisión de aprendizaje automático es un contenedor gestionado por el servicio que ejecuta la biblioteca de estadísticas de aprendizaje automático en un trabajo de aprendizaje automático. Proporcione la configuración de supervisión como una configuración única y ejecútela muchas veces mediante la ejecución de trabajos de aprendizaje automático. También se pueden programar ejecuciones.
- Se integra con ML Jobs.
- Utiliza un archivo de configuración de ML Insights 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 con datos para un rango de fechas especificado.
- Genera perfiles que contienen métricas de los datos.