Как интерпретировать Data Drift и Prediction Drift в ML-мониторинге: 3 сценария Data Drift и Prediction Drift требуют контекстной интерпретации. Понимание их взаимодействия помогает принимать правильные решения о переобучении или корректировке модели. Зачем это нужно В production ML-системах часто нет немедленной обратной связи. Мониторинг входных (Data Drift) и выходных (Prediction Drift) данных – это способ косвенно отслеживать производительность модели. Но что делать, если один тип дрифта обн…
