部署后

盡管經(jīng)過訓(xùn)練的模型在驗(yàn)證集上顯示了有希望的結(jié)果，但根據(jù)合格的業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，例如70%的精度，如果模型在生產(chǎn)環(huán)境中不能充分發(fā)揮作用，仍然可能會出現(xiàn)疲勞。

這種類型的AI疲勞被稱為部署后階段。

無數(shù)原因可能會導(dǎo)致性能下降，而糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量是困擾該模型的最常見問題，它限制了模型在缺少關(guān)鍵屬性的情況下準(zhǔn)確預(yù)測目標(biāo)反應(yīng)的能力。

考慮在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中只有10%缺失的基本特征之一，現(xiàn)在生產(chǎn)數(shù)據(jù)中50%的時間變?yōu)榭?，從而?dǎo)致錯誤預(yù)測，這樣的迭代和確保模型一致執(zhí)行的努力會讓數(shù)據(jù)科學(xué)家和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)感到疲憊，從而削弱人們對數(shù)據(jù)管道的信心，并使項(xiàng)目投資面臨風(fēng)險(xiǎn)。

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