Pipeline

Wdrożenie i automatyzacja procesu aktualizacji modelu o dane w czasie rzeczywistym.

Ponowne szkolenie modelu

Uczenie przyrostowe odnosi się do procesu trenowania modelu uczenia maszynowego przy użyciu nowych danych bez konieczności ponownego trenowania całego modelu od zera. Jest to szczególnie przydatne w przypadku zestawów danych, które stale się zmieniają lub w sytuacjach, w których nie jest możliwe przechowywanie i przetwarzanie wszystkich danych naraz.

Monitorowanie

Ciągłe monitorowanie wydajności modelu i stanu systemu. Jeśli wydajność modelu spadnie lub wystąpią jakiekolwiek problemy z systemem, musimy o tym wiedzieć tak szybko, jak to możliwe, abyśmy mogli podjąć działania naprawcze.