Model Monitoring
Categoria
MLOps é Infraestrutura
Model Monitoring é o acompanhamento continuo do desempenho de modelos de ML em produção. Detecta degradação de performance, drift de dados, anomalias nas predições é problemas de infraestrutura que podem afetar a qualidade das decisões automatizadas.
Categoria
MLOps é Infraestrutura
Compartilhar
O que é Model Monitoring
Model Monitoring é a prática de observar continuamente o comportamento de modelos de machine learning em produção. Modelos que funcionam perfeitamente no treinamento podem degradar significativamente ao longo do tempo devido a mudanças nos dados é no ambiente.
O que monitorar:
- Performance: métricas de acuracia, precisão, recall
- Data drift: mudanças na distribuição dos dados de entrada
- Concept drift: mudanças na relação entre features é target
- Laténcia: tempo de resposta das predições
- Volume: quantidade de requisicoes é throughput
Alertas é acoes:
- Alertas automáticos quando métricas caem abaixo de limites
- Retraining automático quando drift é detectado
- Rollback para versão anterior em caso de degradação severa
A Trilion implementa monitoramento proativo em todos os modelos que coloca em produção, garantindo que problemas sejam detectados é resolvidos antes de impactar decisões de negócio.
