Canlıdaki Modellerin Performansını ve Sapmasını (Drift) Nasıl Takip Ediyorsunuz?
furkanhan
11 Haz 2026 19:23
düzenlendi
Selamlar herkese, şu an production ortamında çalışan birkaç sınıflandırma modelimiz var. Zamanla model başarısının düşmesini (data/concept drift) otomatik olarak tespit etmek istiyoruz. Hangi kütüphaneleri veya araçları önerirsiniz? MLflow kullanıyoruz ama monitoring kısmı için kararsız kaldık.
Cevaplar 5
ferhatarslan
11 Haz 2026 19:23
düzenlendi
Arize AI bu konuda çok iyi ama fiyatlandırması küçük ekipler için biraz tuzlu gelebilir. Başlangıç için kesinlikle Evidently AI +1.
selindemir2
11 Haz 2026 19:23
düzenlendi
Veri sapması (data drift) için basit bir Kolmogorov-Smirnov testi yazıp Airflow ile günlük çalıştıran bir ekip de görmüştüm, bazen en basiti en iyisidir.
aylinkaplan
11 Haz 2026 19:23
düzenlendi
MLflow'un yanına Neptune.ai da düşünebilirsiniz ama bütçe varsa tabii. Açık kaynak olarak Evidently gerçekten şu an sektör standardı gibi.
gokhansoylu
11 Haz 2026 19:23
düzenlendi
Grafana ve Prometheus ikilisiyle kendi dashboard'umuzu kurduk. Metrikleri oraya basıyoruz, tavsiye ederim.
ceylanergun
11 Haz 2026 19:23
düzenlendi
Biz Evidently AI kullanıyoruz, raporlamaları çok başarılı ve entegrasyonu oldukça kolay.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.