Methods for monitoring Machine Learning models

Loschi, Lorenzo (2022) Methods for monitoring Machine Learning models. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Artificial intelligence [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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The following thesis aims to investigate the issues concerning the maintenance of a Machine Learning model over time, both about the versioning of the model itself and the data on which it is trained and about data monitoring tools and their distribution. The themes of Data Drift and Concept Drift were then explored and the performance of some of the most popular techniques in the field of Anomaly detection, such as VAE, PCA, and Monte Carlo Dropout, were evaluated.

Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Loschi, Lorenzo
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Corso di studio
Ordinamento Cds
Parole chiave
Anomaly Detection,Machine Learning,Model Monitoring,Model Versioning,Data Drift
Data di discussione della Tesi
6 Dicembre 2022

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