« Observabilité du modèle » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:45

Définition

Collecte de statistiques, de données de performance et de mesures provenant de chaque partie d'un système d'apprentissage automatique. En retour, le système fournit des informations exploitables à toutes les parties prenantes.

Français

observabilité du modèle

Anglais

model observability

Sources

Source : Why Labs

Source: Splunk

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-==en construction==
 == Définition ==
-XXXXXXXXX
+Collecte de statistiques, de données de performance et de mesures provenant de chaque partie d'un système d'apprentissage automatique. En retour, le système fournit des informations exploitables à toutes les parties prenantes.
 == Français ==
-''' XXXXXXXXX '''
+''' observabilité du modèle '''
 == Anglais ==
-''' Model Observability'''
+''' model observability'''
-ML observability features are more interested to understand why something is happening. That what vs. why focus is what fundamentally differentiates monitoring versus observability. For instance, let’s take a simple scenario of model performance drift. An ML monitoring stack will be able to detect the performance degradation in the model. In contrast, an ML observability stack will compare data distributions and other key indicators to help pinpoint the cause of the drift.
-Robust ML observability should include:
-* Model lineage, validation, comparison
-* Data quality monitoring and troubleshooting
-* Drift monitoring/troubleshooting
-* Performance monitoring/troubleshooting
-* Business impact analysis
+==Sources==
+[https://whylabs.ai/observability  Source : Why Labs]
-<small>
+[https://www.splunk.com/fr_fr/data-insider/what-is-observability.html Source: Splunk]
-[https://thesequence.substack.com/p/edge145  Source : thesequence]
-[[Catégorie:vocabulary]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]