Model Monitoring
Categoria
MLOps e Infraestrutura
Model Monitoring e o acompanhamento continuo do desempenho de modelos de ML em producao. Detecta degradacao de performance, drift de dados, anomalias nas predicoes e problemas de infraestrutura que podem afetar a qualidade das decisoes automatizadas.
Categoria
MLOps e Infraestrutura
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O que e Model Monitoring
Model Monitoring e a pratica de observar continuamente o comportamento de modelos de machine learning em producao. Modelos que funcionam perfeitamente no treinamento podem degradar significativamente ao longo do tempo devido a mudancas nos dados e no ambiente.
O que monitorar:
- Performance: metricas de acuracia, precisao, recall
- Data drift: mudancas na distribuicao dos dados de entrada
- Concept drift: mudancas na relacao entre features e target
- Latencia: tempo de resposta das predicoes
- Volume: quantidade de requisicoes e throughput
Alertas e acoes:
- Alertas automaticos quando metricas caem abaixo de limites
- Retraining automatico quando drift e detectado
- Rollback para versao anterior em caso de degradacao severa
A Trilion implementa monitoramento proativo em todos os modelos que coloca em producao, garantindo que problemas sejam detectados e resolvidos antes de impactar decisoes de negocio.
