Evidently AI-机器学习模型

Evidently AI是一款开源的机器学习模型监测和测试工具，旨在帮助数据科学家和机器学习工程师更好地理解和监测他们的模型性能。该工具提供了一系列可视化和指标，帮助用户快速识别模型的弱点和改进空间。

Evidently AI支持多种机器学习框架，包括Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。用户可以使用该工具来监测模型的准确性、稳定性、鲁棒性、可解释性等方面的性能，并生成可视化报告和指标，以便更好地理解模型的表现和改进方向。

该工具还提供了一些高级功能，如模型比较、数据漂移检测、异常检测等，帮助用户更全面地评估模型性能。此外，Evidently AI还支持自定义指标和可视化，用户可以根据自己的需求进行定制。

使用Evidently AI能获得什么？

1、数据漂移检测
2、模型性能监控
3、概念漂移识别
4、仪表板和报告
5、集成与自动化

数据漂移检测

它可以检测数据分布随时间的变化。这对于识别模型何时可能在未经训练的条件下运行至关重要。

模型性能监控

该工具使用适合任务的指标（如准确率、精确度、召回率）跟踪 ML 模型随时间推移的性能。这有助于了解模型的有效性是否因不断变化的数据模式而降低。

概念漂移识别

显而易见，人工智能可以识别概念漂移，当输入数据和输出预测之间的关系发生变化时，就会出现概念漂移。识别概念漂移对于保持 ML 模型的准确性至关重要。

仪表板和报告

它提供了一个全面而直观的仪表板，可直观显示 ML 模型的健康状况和性能。这些见解可跨团队共享，以确保透明度和协作解决问题。

集成与自动化

显而易见，人工智能可集成到现有的 ML 工作流程和管道中。其 API 可促进监控任务的自动化，使大规模维护模型变得更加容易。

适合哪些人群：

Evidently 是一个面向数据科学家和机器学习工程师的开源 Python 库。

关于Evidently AI的定价

详情请登录官网查看