IBM bir Lider olarak gösterildi
Forrester Wave™: Çok Modlu Tahmine Dayalı Analitik ve Makine Öğrenmesi, 2020 3. Çeyrek raporunda nedenini öğrenin.
Genel bakış
Model sapması nedir? Neden önemlidir?
Model sapması, giriş ve çıkış değişkenleri arasındaki veri ve ilişkilerdeki değişimler nedeniyle model performansının bozulmasını ifade eder. Model sapmasının, bir kuruluşu zaman içinde ya da bazen bir anda olumsuz etkilemesi, göreceli olarak yaygındır. Sapmayı etkili bir şekilde belirlemek ve azaltmak için, kuruluşlar veri ve yapay zeka platformunun bir parçası olarak model performansını izleyebilir ve yönetebilirler. Verilere ve yapay zekaya yönelik bu tümleşik yaklaşım, şu konularda size yardımcı olabilir:
- Ölçümlerin sürekli olarak izlenmesi ve doğruluk ve veri tutarlılığı açısından sapma yaşandığında uyarı alınması.
- Hedeflerin belirlenmesi ve geliştirme, doğrulama ve devreye alma yoluyla izlenmesi.
- Model sapmasından etkilenen iş ölçümlerinin belirlenmesine yönelik adımların basitleştirilmesi.
- Sapma izlemenin otomatikleştirilmesi yoluyla model sapmasının etkisinin en aza indirilmesi.
Daha fazla bilgi edinin
Daha derine inin
Ürün resmi
Sapmanın algılanması
Model doğruluğunda herhangi bir sapma olup olmadığını izleyin ve doğruluk, belli bir eşiği geçerek bozulduğunda bir uyarı alın.
Kaynaklar
Açıklanabilir yapay zekayla çalışmaya başlayın
IBM Watson Studio'da model izlemeyi ve model yönetimini keşfedin.