mock_sobes
← MLOps — полный жизненный цикл ML (data→train→deploy→monitor→retrain)
middle theory #993
Представьте, что вы внедряете систему мониторинга для модели с высокоразмерным выходом (например, генеративной модели). Какие 3 ключевых аспекта вы бы учитывали при проектировании мониторинга, чтобы избежать ложных срабатываний и обеспечить интерпретируемость аномалий? Объясните, как каждый аспект связан с этапами 'monitor' и 'retrain'.
Чтобы решить вопрос и сохранить попытку — войди.