Avis et détails du produit Drift Detection & Incremental Learning

Les données évoluent au fil du temps, provoquant un changement dans les distributions et l'interprétation des données ainsi qu'une dégradation correspondante des performances du modèle. Le détecteur de dérive utilise une méthode d'apprentissage incrémental, dans laquelle chaque instance entrante réentraîne le modèle. La solution détecte les dérives dans la sortie du modèle, fournissant des informations utiles par rapport aux données et au comportement du modèle. Cela aide les entreprises à identifier la dégradation des performances du modèle et le besoin de réentraînement.