ML-7: Surveillance et infrastructure dans les systèmes d’apprentissage automatique: assurer des performances et une fiabilité robustes 🔧 | par HeManth Raju | Mars 2025

La dernière étape du cycle de vie d’un système d’apprentissage automatique est surveillance et infrastructure. Une fois votre modèle déployé et servir des prédictions en temps réel, il est important de garder un œil sur la façon dont le système se comporte en production. Les systèmes d’apprentissage automatique sont complexes et les choses ne se déroulent pas toujours comme prévu. Les systèmes peuvent échouer, les performances peuvent se dégrader ou la précision du modèle pourrait dériver avec le temps. C’est là que la surveillance entre en jeu – offrant un aperçu de la santé du système et permettant une intervention en temps opportun lorsque des problèmes surviennent.

Lien ami

Dans cet article, nous explorerons pourquoi les systèmes ML échouent dans la production, ce qu’il faut surveiller et comment l’infrastructure joue un rôle clé pour assurer la fiabilité et l’évolutivité.

Les modèles d’apprentissage automatique peuvent fonctionner magnifiquement dans le laboratoire, mais une fois déployés en production, ils peuvent rencontrer un large éventail de problèmes. Voici quelques-unes des raisons courantes pour lesquelles les systèmes d’apprentissage automatique échouent en production:

Drift des données: