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Die Konferenzen für Java, Architektur- und Software-Innovation

Monitoring von Machine Learning Modellen in Produktion

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Donnerstag, 11. November 2021
15:30 - 16:30

Wir haben eine Trainings Pipeline gebaut und unser erstes Machine Learning Modell in die Produktion deployed.
Aber unser Data Science Projekt ist noch lange nicht vorbei.

Auch ein produktives Modell muss sich vielen Herausforderungen stellen. Im Gegensatz zu „traditioneller“ Software verschlechtert sich die Qualität eines Machine Learning Systems mit der Zeit. Ein Modell, dass in Produktion deployed wurde und nicht nachtrainiert wird, verschlechtert sich. Es wird niemals so gut funktionieren wie am ersten Tag.
Daher müssen wir es überwachen und entscheiden, wann wir eine neue Version bauen und releasen.

In diesem Talk lernt ihr, wie wir Machine Learning Modelle in Produktion überwachen. Wir werden darüber sprechen, welche Fehler-Modi ML Modelle haben und wie wir diese erkennen.
Wir werden über schnelle Deployment-Zyklen, DevOps und über die Entscheidung reden, ob unser Modell noch einen Mehrwert liefert.
Außerdem werden wir uns mit der Verwendung von A/B-Tests für maschinelles Lernen und Deployment-Strategien beschäftigen, die große Katastrophen verhindern können, wenn wir unser Modell neu trainieren.

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