Un trabajo de reentrenamiento semanal automático entrenó con datos corrompidos por un fallo de origen, y el peor modelo salió a producción. ¿Qué salvaguarda faltaba?
Opciones
- Un conjunto de entrenamiento más grande
- Un clúster de entrenamiento más rápido
- Una puerta de promoción: evaluar el candidato frente al modelo actual con un conjunto de reserva fijo y de confianza y con comprobaciones de calidad de datos, y promocionarlo solo si las supera, con un rollback rápido (Opción correcta)
- Reentrenar con más frecuencia
Respuesta
Una puerta de promoción: evaluar el candidato frente al modelo actual con un conjunto de reserva fijo y de confianza y con comprobaciones de calidad de datos, y promocionarlo solo si las supera, con un rollback rápido
Por qué
La automatización sin una puerta convierte cualquier problema de datos en un problema de producción. Un modelo nuevo debe ganarse su sitio.
La puerta compara el candidato con el campeón actual en un conjunto de evaluación fijo que no cambia con los datos nuevos, busca regresiones en segmentos importantes y ejecuta la validación de datos sobre el conjunto de entrenamiento. Si la puerta falla, se mantiene el modelo antiguo y se avisa a una persona.
La versión antigua sigue desplegable para un rollback.
Recuerda
El reentrenamiento necesita una puerta de promoción.