Gestion des métadonnées
La pratique de capture et de maintien de données descriptives (par exemple, provenance des données, définitions des fonctionnalités, paramètres de modèle) pour soutenir la traçabilité et les audits.
Mise en œuvre de registres de métadonnées qui collectent des informations de traçabilité (jeux de données sources, étapes de transformation), des catalogues de fonctionnalités (définitions, types de données), des artefacts de modèles (hyperparamètres, versions de code de formation), et des journaux d'utilisation. La gouvernance impose la capture obligatoire des métadonnées à chaque étape du pipeline, intègre des vérifications de validation des métadonnées, et fournit des interfaces de recherche et de reporting pour que les parties prenantes puissent effectuer des audits et des analyses d'impact.
Une plateforme pharmaceutique de machine learning utilise un magasin de métadonnées pour enregistrer : les versions des ensembles de données, les scripts d'ingénierie des caractéristiques, les commits Git d'entraînement des modèles et les horodatages de déploiement. Lorsqu'une baisse de performance d'un modèle se produit, les enquêteurs interrogent le magasin de métadonnées pour identifier précisément les changements de données ou de code responsables.
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