Mettre à l'échelle l'apprentissage des graphes pour l'entreprise

Chapitre 11. Boucles de surveillance et de rétroaction

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : [e-mail]

Dans le paysage en évolution rapide de l'apprentissage automatique et des systèmes basés sur les graphes, garantir des performances et une adaptabilité constantes est une préoccupation primordiale. Les boucles de surveillance et de rétroaction jouent un rôle central pour relever ces défis en fournissant les mécanismes permettant d'observer, d'évaluer et d'affiner les modèles de graphes au fil du temps. Les graphes étant intrinsèquement dynamiques, avec l'apparition de nouveaux nœuds, arêtes et modèles, un cadre de surveillance robuste permet de s'assurer que les modèles restent pertinents, précis et évolutifs face au changement.

La surveillance et le suivi de l'apprentissage automatique déployé constituent une partie essentielle du cycle de développement de solutions alimentées par l'IA, comme le montre la figure 11-1, car ils permettent d'évaluer la capacité des modèles déployés à s'attaquer aux données du monde réel. Il détecte également lorsque les modèles déployés rencontrent des difficultés en termes de précision prédictive et de performances d'exécution. La surveillance implique le suivi des performances du système, la détection des anomalies et l'évaluation de la stabilité des structures de graphe et des enchâssements. Il permet aux praticiens d'identifier le moment où les modèles commencent ...