“機械学習においてモデル学習時点でのデータと推論時点でのデータが経時的に乖離を起こしていく、いわゆるデータドリフトの検知を自動化するために構築したワークフロー”

機械学習

misshiki のブックマーク 2021/06/09 16:38

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4703810291679096994/comment/misshiki" data-user-id="misshiki" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/note.com/dd_techblog/n/n91b349d9994e" data-original-href="https://note.com/dd_techblog/n/n91b349d9994e" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fnote.com%2Fdd_techblog%2Fn%2Fn91b349d9994e" data-user-icon="/users/misshiki/profile.png">機械学習のデータドリフト検知を自動化する方法｜Dentsu Digital Tech Blog</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">“機械学習においてモデル学習時点でのデータと推論時点でのデータが経時的に乖離を起こしていく、いわゆるデータドリフトの検知を自動化するために構築したワークフロー”</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/misshiki/20210609#bookmark-4703810291679096994"><span class="datetime-body">2021/06/09 16:38</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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