NannyML – walidacja modelu bez danych rzeczywistych (ground truth)!
Przeczytaj oryginałArtykuł 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 komentarzy
Komentarze
Brak komentarzy
Bądź pierwszy, który podzieli się swoimi myślami!
Rozszerzenie przeglądarki
Uzyskaj natychmiastowy dostęp do AllDevBlogs z przeglądarki
Tydzień
1
Dokumentowanie decyzji projektowych – o ADR i RFC
DevSzczepaniak
•
2 głosów
2
Gemini CLI – co to jest i jak działa nowe narzędzie od Google dla programistów
UProgramisty Piotr Kolasiński
•
1 głosów