Bir web sitesinde dağıtılan emlak fiyat tahmin modelinin doğruluğu giderek azaldı. Mühendisin modeli iyileştirmesi ve gelecekteki performans düşüşleri hakkında otomatik olarak uyarılması gerekiyor. Hangi yaklaşım her iki ihtiyacı da karşılar?

Doğru cevap, modelin doğruluğundaki düşüşü ele almak için artımlı eğitimi ve gelecekteki performans düşüşlerini proaktif olarak yönetmek için Amazon SageMaker Model Monitor'ü birleştirir. Artımlı eğitim, modeli mevcut verilerle güncelleyerek modelin zaman içindeki değişen veri dağılımlarına uyum sağlamasına olanak tanır. Amazon SageMaker Model Monitor, modelin tahminlerini ve giriş verilerini sürekli olarak izleyerek veri kayması veya model performansı düşüşü gibi sorunları otomatik olarak algılar ve bildirimler gönderir. Diğer seçenekler neden yanlış: Amazon SageMaker Model Governance, hiperparametre ayarlama için değil, model yaşam döngüsü yönetimi içindir. CloudWatch alarmı tek başına modelin temel sorunlarını tespit etmez. Amazon SageMaker Debugger, modelin eğitim sürecindeki sorunları tespit etmek için kullanılır, dağıtılmış bir modelin performans düşüşlerini izlemek için değil. Sadece son aylara ait verilerle yeniden eğitim, veri kayması sorununu tam olarak çözmeyebilir. Sadece son aylara ait verilerle artımlı yeniden eğitim, modelin eski ancak hala geçerli olabilecek verilerden öğrenmesini engelleyebilir. Model Monitor doğru bir araç olsa da, yeniden eğitim stratejisi eksiktir.