Yapay Zeka Gözlemlenebilirliği

term_id: ai_observability

Category: engineering_practice

Definition

Yapay zeka gözlemlenebilirliği, geleneksel yazılım izlemeyi makine öğrenimi sistemlerinin benzersiz zorluklarını ele alacak şekilde genişletir. Gerçek zamanlı olarak model performansını, veri kaymasını (data drift) ve çıkarım gecikmelerini takip etmeyi içerir. Bu yaklaşım, modellerin üretim ortamındaki davranışlarını şeffaf bir şekilde anlamaya, sorunları hızla teşhis etmeye ve sistem güvenilirliğini sağlamaya yardımcı olur.

Summary

Makine öğrenimi sistemlerinin iç durumunu günlükler (logs), metrikler ve izlemeler (traces) aracılığıyla izleme ve anlama pratiği.

Key Concepts

  • Veri kayması (Data drift)
  • Model izleme
  • Telemetri
  • Hata ayıklama

Use Cases

  • Üretim modellerindeki kavram kaymasını (concept drift) tespit etmek
  • Düşük güven skorlu tahminlerin nedenlerini araştırmak
  • Yapay zeka hizmetleri için SLA uyumluluğunu sağlamak

Code Example

1
2
3
4
5
6
7
8
9

import mlflow

# Log metrics during training
mlflow.log_metric('accuracy', 0.95)
mlflow.log_metric('loss', 0.05)

# Track model parameters
mlflow.log_param('learning_rate', 0.01)
mlflow.log_param('epochs', 10)

Related