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Deviazione del modello
Traccia le prestazioni del modello. Ricevi avvisi quando si verificano deviazioni nell'accuratezza del modello e coerenza dei dati.
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Donna d'affari che studia i grafici sullo schermo del tablet
Cos'è la deviazione del modello? Perché è importante?

La deviazione del modello fa riferimento al calo delle prestazioni del modello a causa delle modifiche ai dati e ai rapporti tra le variabili di input e output. È relativamente comune che la deviazione del modello influisca negativamente su un'organizzazione nel corso del tempo o talvolta all'improvviso. Ai fini di un rilevamento e di una mitigazione efficaci delle deviazioni, le organizzazioni possono monitorare e gestire le prestazioni del modello nell'ambito della piattaforma dati e AI. Questo approccio integrato ai dati e all'AI può aiutarti a:

  • Tracciare di continuo le metriche e ricevere avvisi sugli scostamenti in termini di accuratezza e coerenza dei dati.
  • Definire target e tracciarli attraverso lo sviluppo, la convalida e la distribuzione.
  • Semplificare i passaggi per identificare le metriche aziendali interessate dalla deviazione del modello.
  • Ridurre al minimo l'impatto del degrado del modello attraverso l'automazione del monitoraggio della deviazione.
Esplora il rilevamento della deviazione

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Rileva la deviazione del modello

Impara a rilevare la deviazione nei modelli dell'AI.

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IBM è stata riconosciuta come Leader nel settore Scopri perché in The Forrester Wave™: Multimodal Predictive analytics and Machine Learning, Q3 2020.
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Convalida e monitora i modelli

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Rilevamento della deviazione Monitora qualsiasi deviazione nell'accuratezza del modello e ricevi un avviso quando l'accuratezza scende al di sotto di una soglia.
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