Domino模型监控

监视所有生产模型的运行状况

Domino模型监控 (DMM)创建了一个“单层玻璃”来监视整个组织中所有模型的性能. 数据科学家可以专注于增值项目，因为当生产模型退化时，他们会自动收到警报. 数据漂移, 模型质量, 在易于理解的仪表板中提供了其他运行状况统计数据，以便您可以评估业务影响并发起主动行动.

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为模型监测建立一致的方法

从任何语言、框架或部署基础设施监视模型
打破部门间的藩篱，消除不一致或不频繁的监控做法
为整个组织的模型运行状况指标建立标准

网络研讨会:机器学习生命体征:度量和监控模型在生产中的应用

在问题对业务造成严重影响之前及时发现问题

跟踪输入特征和输出预测的数据漂移
与地面真实标签相关的跟踪预测质量
通过以交互方式运行不同的测试来分析故障情况
快速评估模型是否需要重新训练或重建

白皮书:多米诺骨牌模型风险管理

自动化企业规模的生产模型监控

安排运行状况检查，以确保业务关键型模型保持良好状态
主动发送警报，这样数据科学家就可以专注于增值工作
帮助IT/运维团队负责监控生产模型
使用api与任何模型托管系统集成

博客:Domino 4.6:更大的信心 & 模型驱动业务的灵活性

BB电竞在生产中运行的模型中，数据漂移会严重影响这些模型的预测. BB电竞需要知道发生了什么以及发生了多少. 在数据驱动的组织中, 了解每一个数据变化的机会, 由企业或组织中的其他人来决定, 几乎为零. 有一个自动化的工具来监控这种对训练数据的偏移是非常重要的. Domino模型监控将为BB电竞节省大量以前用于维护和调查的时间.

彼得森Søren 数据科学家,Topdanmark

释放数据科学

看看为什么超过20%的《BB电竞》100强企业选择了Domino

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