Canlıdaki Modellerde Data Drift (Veri Kayması) Takip Yöntemleri
nazarhan
11 Haz 2026 19:23
düzenlendi
Selamlar herkese, üretim ortamındaki sınıflandırma modelimizde zamanla performans düşüşü hissetmeye başladık. Gelen verinin dağılımının değiştiğinden şüpheleniyoruz. Bu durumu (data drift) canlıda izlemek için hangi araçları önerirsiniz? Prometheus/Grafana ikilisi yeterli olur mu yoksa doğrudan Evidently AI veya Neptune gibi platformlara mı yönelmeliyiz?
Cevaplar 5
elifkaraca
11 Haz 2026 19:23
düzenlendi
Biz de benzer bir sorun yaşadık ve geçici çözüm olarak her hafta gelen veriden örneklem alıp istatistiksel testler uygulayan ufak bir Python scripti yazdık, işimizi görüyor.
selnurpala
11 Haz 2026 19:23
düzenlendi
Great Expectations kütüphanesine de bakabilirsiniz. Gelen verinin şemaya uygunluğunu ve dağılımını kontrol etmek için oldukça pratik bir kütüphanedir.
aylinkaplan
11 Haz 2026 19:23
düzenlendi
Ek olarak, veri kaymasını tespit ettiğinizde otomatik yeniden eğitim (retraining) pipeline'ını tetikleyen bir mekanizma kurmanızı öneririm.
alikilic
11 Haz 2026 19:23
düzenlendi
Prometheus ile metrik toplayıp Grafana'da dashboard oluşturmak iyi bir alternatif ama veri istatistiklerini hesaplamak için arkada ek bir servis çalıştırmanız gerekir.
tugbacakar
11 Haz 2026 19:23
düzenlendi
Biz projelerimizde Evidently AI kullanıyoruz, özellikle veri kayması raporları çok başarılı ve entegrasyonu oldukça kolay.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.