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为什么你的ML模型在训练中有效,却在生产中失败
在构建生产级 ML 系统时的艰难教训:数据泄漏、默认值不可靠、人口分布变化,以及时间并不像我们预期的那样运行。文章《Why You...》。
在构建生产级 ML 系统时的艰难教训:数据泄漏、默认值不可靠、人口分布变化,以及时间并不像我们预期的那样运行。文章《Why You...》。
机器学习系统长期成功的前提 条目《Robust Machine Learning Systems中的Drift Detection》首次发表于 Towards Data Science。