Strategi MLOps untuk Menjaga Model Tetap Stabil di Produksi
Model machine learning yang memperoleh accuracy tinggi saat eksperimen belum tentu mempertahankan performanya ketika masuk production. Data berubah, dependency diperbarui, pola pengguna bergeser, dan pipeline preprocessing bisa mengalami modifikasi yang tidak disengaja. Karena itu, Strategi MLOps dibutuhkan untuk menghubungkan proses eksperimen dengan operasi model secara konsisten. Fokusnya bukan hanya membuat deployment lebih cepat, tetapi memastikan … Read more
