Оценка модуля

1.

Системе планирования клиники требуется немедленная оценка риска неявки в момент, когда сотрудники записывают пациента на приём. На какой тип конечной точки команде следует развернуть модель?

Конечная точка пакетной обработки

Конечная точка в сети

Частная конечная точка

2.

Почему Машинное обучение Azure может автоматически создавать скрипт оценки и среду, когда команда специалистов по анализу данных регистрирует модель с помощью MLflow?

Так как формат модели MLflow хранит метаданные, которые Машинное обучение Azure использует для сборки моделей при развертывании

Поскольку при регистрации модель преобразуется в pickle-файл, который не требует дополнительной настройки

Так как Машинное обучение Azure поддерживает только развертывание моделей MLflow

3.

Команда переключает 25% трафика конечной точки на новое развертывание модели. Частота ошибок в нём резко возрастает, в то время как предыдущее развертывание остаётся в рабочем состоянии. Что нужно сделать команде сначала?

Удаление предыдущего развертывания и повторное создание конечной точки

Перенаправьте весь трафик обратно в предыдущее развертывание, а затем изучите новую версию.

Продолжайте увеличивать трафик, чтобы определить, стабилизируется ли частота ошибок

4.

Команда автоматически развертывает и тестирует модель, но хочет, чтобы проверяющий одобрил её, прежде чем рабочий процесс переключит продуктивный трафик на неё. Что следует настроить команде?

Защищенная продуктивная среда GitHub с обязательным проверяющим

Правило защиты ветви, которое выполняется после каждого развертывания

Переменная репозитория, которая записывает, утверждено ли развертывание.

5.

Монитор модели сообщает устойчивый сигнал смещения прогнозов, и персонал клиники подтверждает, что помеченные пациенты на самом деле не являются высоким риском. Что является наиболее подходящим шагом для команды по обработке и анализу данных?

Игнорировать сигнал, так как операционные метрики конечной точки показывают обычную частоту ошибок

Изучите сигнал и рассмотрите возможность повторного обучения модели на более поздних данных

Удалите конечную точку, чтобы она перестала выдавать прогнозы

Обратная связь