Post-Deployment: AI Continuous Testing
運用中のモデルのモニタリング
テストベースアプローチにより、モデルの挙動のモニタリングと自動的な原因分析を可能にします。
運用中のデータの異常やドリフトを検出
モデルの実運用が開始されると、ドリフトやデータの不備、その他のエラーなどの複雑な問題がどうしても発生します。AI Continuous Testingは、「どのデータが」「なぜ」変化しているのか、という問いに答えます。問題を検出するだけでなく、その根本原因に関する分析も提供し、解決をサポートします。
モデルの不具合の原因分析を自動化
実運用時のデータにはノイズが多く、モデルの性能が時間の経過とともに低下する恐れがあります。
パフォーマンス低下の根本原因を突き止めるのは、非常に時間のかかる作業です。AI Continuous Testingは、そうした原因と、関連するデータポイントを自動的に明らかにします。
パフォーマンス低下の根本原因を突き止めるのは、非常に時間のかかる作業です。AI Continuous Testingは、そうした原因と、関連するデータポイントを自動的に明らかにします。
モデルの挙動を可視化
複数のモデルを運用する場合、その挙動を手動で監視し続けるのには大変なコストがかかります。
AI Continuous Testingは、すべての運用中のモデルのパフォーマンスを自動的にモニタリングするため、ユーザは表面化した不具合の修正のみに専念することができます。
AI Continuous Testingは、すべての運用中のモデルのパフォーマンスを自動的にモニタリングするため、ユーザは表面化した不具合の修正のみに専念することができます。
自動の閾値設定とアラート機能
データは状況に応じて変化するため、予測の妥当性を示す閾値を設定することが必要です。
AI Continuous Testingは、この閾値設定のプロセスを自動化し、その閾値を超えた場合にアラートします。
AI Continuous Testingは、この閾値設定のプロセスを自動化し、その閾値を超えた場合にアラートします。
あらゆるモデルのモニタリング
複雑なモデルに対しても、高度なモニタリングを実現します。Robust Intelligence Platformは、Tabularモデル、NLPモデル、コンピュータビジョンモデルなどへのサポートが可能です。
シームレスな統合
たった1行のコードで導入できます。アラートや再学習のパイプラインと接続することで、本番環境の機械学習フレームワークに組み込めます。
「AIのお守り」を自動化
モニタリングダッシュボードに費やす時間を減らし、モデルの不具合に対する原因分析を自動化することで、データサイエンティストやエンジニアが問題解決に専念できます。
カスタマイズした指標のトラッキング
標準的な指標だけでなく、それぞれのビジネスにとって不可欠な指標を柔軟に定義し、トラッキングできます。
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