3 jul 2024
Afstudeeropdracht in Data & AI: Voorkom dat machine-learning modellen falen in productie met goede monitoring
| Branche | Zie onder |
| Dienstverband | Zie onder |
| Uren | Zie onder |
| Locatie | Veenendaal |
| Salarisindicaties | 0-5.000 |
| Opleidingsniveau | Zie onder |
| Organisatie | Info Support |
| Contactpersoon |
Info Support Nederland 0318552020 |
Informatie
Verschillende klanten van Info Support deployen machine-learning modellen in productie en komen er nu achter dat deze problemen kunnen krijgen zonder dat het heel erg zichtbaar is. Concept-drift en data-drift verschuift het concept of de eigenschappen ten opzichte van de informatie tijdens het trainen. Tijdens deze opdracht ga je op zoek naar een oplossing om concept-drift en data-drift te signaleren en het model hierop te monitoren.
Omschrijving
Verschillende klanten van Info Support deployen machine-learning modellen in productie en komen er nu achter dat deze problemen kunnen krijgen zonder dat het heel erg zichtbaar is. Concept-drift en data-drift verschuift het concept of de eigenschappen ten opzichte van de informatie tijdens het trainen. Tijdens deze opdracht ga je op zoek naar een oplossing om concept-drift en data-drift te signaleren en het model hierop te monitoren.
Functie eisen
We hebben regelmatig te maken met concept-drift, waarbij het idee van bijvoorbeeld het concept ‘fraude' verschuift ten opzichte van toen we het model hadden gemaakt. Daarnaast hebben we ook te maken met data-drift, hierbij verschuiven de eigenschappen van de data die het model ziet in productie, ten opzichte van toen we hem trainden. We willen graag een methode om het model in productie te monitoren op deze twee problemen. Daarbij zouden we graag tijdig een signaal krijgen als het model last krijgt van data-drift of concept-drift.
