Рожков Михаил - Раработка пайплайнов валидации данных и мониторинга ML моделей

Раработка пайплайнов валидации данных и мониторинга ML моделей с использованием DVC и Evidently Валидация данных и мониторинг моделей являются важными аспектами любого проекта машинного обучения. Валидация данных включает проверку точности, полноты и соответствия данных, используемых для обучения и тестирования модели, заданному сценарию использования. Мониторинг модели включает отслеживание динамики метрик качества модели со временем, для выявления отлонений и необходимости переобучения. В этом докладе мы объясним важность валидации данных и мониторинга модели в проектах машинного обучения и продемонстрируем, как использовать DVC и Evidently для создания надежных конвейеров валидации данных и мониторинга моделей. Data Fest 2023: https://ods.ai/events/datafestonline2023
Трек "MLOps": https://ods.ai/tracks/df23-mlops
Наши соц.сети: Telegram: https://t.me/datafest
Вконтакте: https://vk.com/datafest