« Observabilité du modèle » : différence entre les versions

Version du 31 décembre 2021 à 21:29

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

Source : Why Labs

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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
 <small>
-[https://thesequence.substack.com/p/edge145  Source : thesequence]
+[https://whylabs.ai/observability  Source : Why Labs]
-[[Catégorie:vocabulary]]
+[[Catégorie:publication]]

« Observabilité du modèle » : différence entre les versions

Version du 31 décembre 2021 à 21:29

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Français

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« Observabilité du modèle » : différence entre les versions