Přejít na obsah

Adaptivní učení a přetrénování

Modely se přizpůsobují provozu v čase — plánované přetrénování, historie verzí a méně falešných poplachů díky zpětné vazbě.

Co to dělá

  • Plánuje přetrénování modelů podle provozního rytmu organizace.
  • Uchovává historii verzí a umožňuje audit, která verze modelu platila.
  • Využívá zpětnou vazbu z review nálezů ke snížení falešných poplachů.

Pro koho a kdy

  • Provoz a dispečink — modely, které se učí z reálného provozu, ne jen z pilotu.
  • Datový tým — kontrola verzí a kvality predikce v čase.

V praxi

  • Po sezonní změně provozu model přetrénujete a porovnáte s předchozí verzí.
  • Potvrzení nebo zamítnutí nálezu v review pomáhá kalibraci důvěry.

Související