如何解决在线和离线特征计算中的漂移和不一致问题?
如何解决在线和离线特征计算中的一致性与漂移问题 在机器学习系统中,训练-预测偏差(Training-Serving Skew) 是最令人头疼的问题之一。其核心矛盾在于:离线训练时我们使用基于批处理(Batch)的 SQL 或 Spark 逻...
如何解决在线和离线特征计算中的一致性与漂移问题 在机器学习系统中,训练-预测偏差(Training-Serving Skew) 是最令人头疼的问题之一。其核心矛盾在于:离线训练时我们使用基于批处理(Batch)的 SQL 或 Spark 逻...
深入理解鲁棒性漂移 传统的模型监控主要集中在数据漂移(Data Drift)和概念漂移(Concept Drift)。然而,在现代AI系统中,尤其是部署在对抗环境(如金融欺诈、自动驾驶或内容审核)中的模型,鲁棒性漂移(Robustness ...