NannyML – walidacja modelu bez danych rzeczywistych (ground truth)!
Read OriginalArtykuł przedstawia NannyML - bibliotekę open source w Pythonie służącą do monitorowania i walidacji modeli machine learning. Autor wyjaśnia, jak jej autorski algorytm CBPE pozwala oszacować wydajność modelu nawet bez dostępu do danych rzeczywistych (ground truth), co jest szczególnie przydatne przy długoterminowych predykcjach. Omawia problem opóźnienia w pozyskiwaniu danych i pokazuje, jak NannyML pomaga wczesnie wykrywać problemy z modelem.
0 comments
Comments
No comments yet
Be the first to share your thoughts!
Browser Extension
Get instant access to AllDevBlogs from your browser
Top of the Week
1
Fix your upgrades and migrations with Codemods
Cassidy Williams
•
2 votes
2
Designing Design Systems
TkDodo Dominik Dorfmeister
•
2 votes
3
Introducing RSC Explorer
Dan Abramov
•
1 votes
4
The Pulse: Cloudflare’s latest outage proves dangers of global configuration changes (again)
The Pragmatic Engineer Gergely Orosz
•
1 votes
5
Fragments Dec 11
Martin Fowler
•
1 votes
6
Adding Type Hints to my Blog
Daniel Feldroy
•
1 votes
7
Refactoring English: Month 12
Michael Lynch
•
1 votes
8
Converting HTTP Header Values To UTF-8 In ColdFusion
Ben Nadel
•
1 votes
9
Pausing a CSS animation with getAnimations()
Cassidy Williams
•
1 votes
10
From Random Forests to RLVR: A Short History of ML/AI Hello Worlds
Sebastian Raschka
•
1 votes