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.

Implemente un monitoreo integral de la deriva del modelo utilizando Evidfully AI, pruebas estadísticas (PSI, KS) y métricas personalizadas para detectar la desviación de los datos y la desviación de los conceptos en los sistemas de aprendizaje automático de producción. Configure flujos de trabajo automatizados de alertas e informes para detectar la degradación antes de que afecte las métricas comerciales. Úselo cuando los modelos de producción muestren una degradación del rendimiento inexplicable, cuando las nuevas distribuciones de datos difieran de los datos de entrenamiento, cuando los cambios estacionales afecten las características de entrada o cuando los requisitos regulatorios exijan el monitoreo del modelo. Fuente: pjt222/development-guides.