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ML 可观测性平台使团队能够分析模型退化并找出出现的任何问题的根本原因。通过连接验证和生产之间的点来诊断模型问题的根本原因，这种能力是模型可观测性与传统模型监控的区别所在。虽然模型监控包括针对关键模型性能指标（例如准确性或漂移）设置警报，但模型可观测性意味着更高的目标，即彻底查明性能回归或异常行为。我们感兴趣的是原因。监控只对聚合和警报感兴趣。可观测性感兴趣的是我们可以从模型的预测、可解释性洞察、生产特性数据和训练数据中推断出什么，以了解模型操作背后的原因并构建工作流程来改进。
机器学习可观察性 101
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