<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Real Time Monitoring on Formize.com ბლოგი</title><link>https://blog.formize.com/ka/categories/real-time-monitoring/</link><description>Recent content in Real Time Monitoring on Formize.com ბლოგი</description><generator>Hugo</generator><language>ka</language><atom:link href="https://blog.formize.com/ka/categories/real-time-monitoring/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>რეალურ დროში AI მოდელის გადახვევის აღმოჩენა და ავტომატური შეკეთება Formize-ით</title><link>https://blog.formize.com/ka/real-time-ai-model-drift-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/ka/real-time-ai-model-drift-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="რეალურ-დროში-ai-მოდელის-გადახვევის-აღმოჩენა-და-ავტომატური-შეკეთება-formize-ით">რეალურ დროში AI მოდელის გადახვევის აღმოჩენა და ავტომატური შეკეთება Formize-ით&lt;/h1>
&lt;p>ხელოვნური ინტელექტის მოდელები აღარ არიან სტატიკური არქივები, რომლებიც ერთი გამოშვების უკან იდგებიან. პროდუქციაში ისინი მუდმივად ურთიერთობენ განვითარებად მონაცემებთან, მომხმარებლის ქცევის ცვლისა და რეგულატორული გარემოების ცვლილებებთან. როდესაც მოდელის შესრულება იკარგება — რაც ცნობილია როგორც &lt;strong>მოდელის გადახევა&lt;/strong> — გავლენა შეიძლება დაუყოვნებლივ იყოს: არაკორექტული პროგნოზები, რეგულაციური დარღვევები და მომხმარებელთა ნდობის დაკარგვა. ტრადიციული გადახევის აღმოჩენის მიდგომები ეყრდნობა პერიოდულ ბაჩ‑შეკვეთებს, ხელით შეტყობინებებს და ად‑ჰოკ შეკეთებებს, რაც დღესდღეობით მაღალი სიჩქარის გარემოში ძალიან ნელია.&lt;/p></description></item></channel></rss>