Жизненный цикл модели
Определение
Жизненный цикл ML-модели — этапы от постановки задачи до вывода из эксплуатации: сбор данных, обучение, deployment, мониторинг, обновление.
Простое объяснение
Это все этапы жизни AI-модели: от создания до момента, когда её заменят на новую версию.
Подробнее
Этапы MLOps жизненного цикла:
- Постановка задачи и метрик
- Сбор и подготовка данных
- Feature engineering
- Обучение и валидация
- Deployment в production
- Мониторинг и обслуживание
- Переобучение/вывод
Связанные термины
Self-Attention
Самовнимание — разновидность attention, где каждый элемент последовательности сравнивается со всеми остальными элементами той же последовательности.
Фича
Фича (признак, feature) — входной параметр или характеристика данных, используемая ML-моделью для обучения и предсказаний.
CLIP
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) — модель OpenAI, связывающая изображения и текст в общем пространстве представлений.
NLP
Обработка естественного языка (NLP) — область AI, занимающаяся взаимодействием компьютеров с человеческим языком: понимание, генерация, перевод.