monitor-model-drift

Detect and alert on data drift and concept drift in production ML models using statistical tests and automated monitoring.

Expected: Configuration file created with thresholds matching your model's tolerance.

On failure: Start with conservative thresholds (PSI > 0.2, KS p-value < 0.01) and tune based on false positive rate.

قم بتنفيذ مراقبة شاملة لانحراف النماذج باستخدام الذكاء الاصطناعي الواضح والاختبارات الإحصائية (PSI وKS) والمقاييس المخصصة لاكتشاف انحراف البيانات وانجراف المفهوم في أنظمة تعلم الآلة للإنتاج. قم بإعداد سير عمل التنبيهات والإبلاغ الآلي لرصد التدهور قبل أن يؤثر على مقاييس الأعمال. يُستخدم عندما تظهر نماذج الإنتاج تدهورًا غير مبرر في الأداء، أو عندما تختلف توزيعات البيانات الجديدة عن بيانات التدريب، أو عندما تؤثر التحولات الموسمية على ميزات الإدخال، أو عندما تتطلب المتطلبات التنظيمية مراقبة النموذج. المصدر: pjt222/development-guides.