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學習如何測試和監控生產機器學習模型。
什麼是模型測試？
你已經從一個 Jupyter 筆記本中取出了模型，並在營運系統中重寫了它。你確定當你從研究環境轉移到生產系統時沒有任何錯誤嗎？如何在部署之前控制風險？ ML(機器學習)特定的單元、整合和微分測試( differential tests )可以幫助你最小化風險。
什麼是模型監控( model monitoring )？
你已經將模型部署到生產環境中。好了，現在怎麼辦？它正如你所期望的那樣工作嗎？你怎麼知道？
https://softnshare.com/testing-and-monitoring-machine-learning-model-deployments/
#農報隨手貼 【沒有乾淨的資料 AI再強都無用】
🤖「機器學習」幾乎成為智慧農業必備的技術，許多設備產品都號稱自己可以累積大數據、甚至開始使用AI影像辨識務農。
⁉But~潮水退了才發現人臉辨識的AI其實有問題...最近一則驚悚的新聞，掀起大家對演算法的反思。有鑑於臺灣農業對AI的迷思越來越嚴重，農小編就把文章大綱說明一下：
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|💡『全世界前引用次數最高的前10名AI資料集，都有嚴重錯誤標籤的問題，也導致演算法產出錯誤的判識結果。』
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科學家重新檢驗這些熱門的AI資料集，結果發現「蘑菇🍄」被AI判識為「湯匙🥄」、「青蛙🐸」被判識成「貓🐱」、甚至知名歌手「Ariana Grande」被認成「哨子」。
(WHAT! ??農小編表示：黑人問號??)。
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.【Garbage In, Garbage Out」】
科學家認為：『資料集的乾淨程度(或其代表性)，決定了AI演算法的準確程度，也就是資料分析師常說的「給演算法吃垃圾、他也只能給你䊩 phun 」。該篇新聞也呼籲大家重視 #data_hygiene (中文暫譯：資料衛生程度) 的議題。畢竟要有好品質的資料，才能建立有用的模型(Model)，才能創造有價值的AI。
✎原文出處：
https://www.technologyreview.com/2021/04/01/1021619/ai-data-errors-warp-machine-learning-progress/?fbclid=IwAR1CTQucB9N1JE3mJs0-t9J1sq4Qyukmbydszl9Eb9op44uRjjmwJn5HmD4
#智慧農業 #AI #影像辨識
