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AI 部署後的模型漂移監察與處置
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AI 綜述
報道將模型漂移界定為：AI 系統部署後，現實世界的輸入、關係、用戶行為或運作條件偏離開發時的假設，令系統行為惡化或改變。文章以五階段運作圖説明應對流程：先建立部署基線，再監察輸入、預測及結果的分佈；發現變化後進行調查，並驗證效能或校準是否改變；最後根據驗證結果，決定重新訓練、重新校準、改道或停用。整個流程涵蓋部署後的基線建立、變化監察、調查、驗證及處置。
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最新進展10月13日 00:26
報道提出五階段流程，從建立部署基線到按驗證結果決定重新訓練、重新校準、改道或停用。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月13日
- Unite.AI甚麼是模型漂移？為何 AI 部署後的效能會下降？
模型漂移是 AI 系統的行為隨現實世界輸入、關係、用戶行為或運作條件偏離開發假設而惡化或改變。文章以五階段運作圖説明如何建立部署基線、監察輸入、預測和結果分佈、調查變化、驗證效能或校準是否改變，並決定重新訓練、重新校準、改道或停用。
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