Контейнерные технологии, такие как Docker и Kubernetes, стали стандартом для развертывания приложений в облаке. Они обеспечивают изоляцию, переносимость и масштабируемость, но также вносят новые сложности в кибербезопасность. Одна из таких проблем — «дрейф контейнеров»…
Это первая статья из серии, в которой мы исследуем задачу обнаружения дрейфа данных. Мы разбираем не только, почему это очень важная часть мониторинга моделей, но также обсуждаем методы и подходы, которые следует взять на заметку. В первой части этой серии мы обсуждаем дрейф в…
Дрейф модели — это риск того, что со временем ответы LLM на одни и те же входные данные начнут меняться. Для системы, которая должна давать стабильные заключения по договорам, это критично. Читать далее
Дрейф данных (Drift Data) — это ситуация, когда статистические свойства входных данных для модели машинного обучения изменяются со временем. При дрейфе данных взаимосвязи между признаками и самой целевой переменной перестают быть действительными. Это может привести к низкой производительности модели, неточным прогнозам и даже к сбоям. Читать далее