Mantenimento Continuo di Modelli IA

Metodologia:Assessment: Esamina l’attuale ciclo di vita dei modelli di AI in produzione, concentrandoti su come il data drift, il concept drift e il degrado delle prestazioni vengono attualmente monitorati e gestiti Valutazione: Analizzare lo stato attuale dei modelli (prestazioni, metriche, casi di errore) e dei flussi dati, identificando dove e quanto il modello sta degradando. Raccolta e preparazione dati: Definire le sorgenti di nuovi dati, le finestre temporali di interesse e le regole di pulizia/labeling per costruire dataset aggiornati e rappresentativi. Retraining modello IA: Eseguire il retraining dei modelli con i nuovi dati e generando versioni candidate migliorative. Validazione e confronto: Confrontare le nuove versioni con quelle in produzione verificandone il reale miglioramento.