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"モデルの学習データ量が徐々に減っていた + データ量の変化によるモデル精度への影響に気づくことができなかった / オフライン精度指標 + 各特徴量の値の時系列変化を監視 / 急激なモデル性能の変化に気付ける" 2021
sh19910711 のブックマーク 2024/05/07 12:02
秒間数十万クエリをさばく機械学習モデルを継続的に再学習し稼働させる | CA BASE CAMP 2021[*infra][*event][devops][機械学習][sys*]"モデルの学習データ量が徐々に減っていた + データ量の変化によるモデル精度への影響に気づくことができなかった / オフライン精度指標 + 各特徴量の値の時系列変化を監視 / 急激なモデル性能の変化に気付ける" 20212024/05/07 12:02
"モデルの学習データ量が徐々に減っていた + データ量の変化によるモデル精度への影響に気づくことができなかった / オフライン精度指標 + 各特徴量の値の時系列変化を監視 / 急激なモデル性能の変化に気付ける" 2021
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speakerdeck.com/nkato2021/09/28
サイバーエージェントの社内エンジニアカンファレンス「CA BASE CAMP 2021」で発表した資料です。
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秒間数十万クエリをさばく機械学習モデルを継続的に再学習し稼働させる | CA BASE CAMP 2021
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サイバーエージェントの社内エンジニアカンファレンス「CA BASE CAMP 2021」で発表した資料です。
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