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4 templates · ERD

Ejemplos de modelos de datos para monitorizar machine learning

Crear el modelo de datos para monitorizar machine learning implica realizar un seguimiento de las versiones de los modelos, las predicciones, la verdad de referencia y las métricas de deriva, todo ello con relaciones claras. Estos ejemplos de ERD muestran cómo los equipos de ML en producción estructuran los datos de monitorización para lograr una observabilidad fiable.

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ERD Ejemplos de modelos de datos para monitorizar machine learning
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Nothing close enough? Start from a blank erd → Describe it in one paragraph.

How to

How to use an erd template.

  1. 01Identifica las entidades monitorizadas

    Enumera los objetos principales que necesitas controlar, como modelos, conjuntos de datos, predicciones y etiquetas de verdad de referencia.

  2. 02Define las relaciones

    Conecta los modelos con los registros de inferencia, las características y los eventos de alerta para que cada consulta de monitorización tenga una ruta clara.

  3. 03Añade métricas de monitorización

    Incluye tablas para la deriva de datos, el rendimiento del modelo y las métricas de sesgo, con marcas temporales y umbrales.

  4. 04Separa los datos de producción de los de referencia

    Modela la diferencia entre los datos de predicción en tiempo real y los conjuntos de datos de referencia o validación utilizados para la comparación.

  5. 05Genera el ERD

    Usa el generador para convertir tu lista de entidades y relaciones en un diagrama que puedas compartir.

FAQ

Questions about erd templates

¿Qué tablas suelen incluirse en un modelo de datos para monitorizar machine learning?

Las tablas habituales incluyen modelos, versiones de modelos, registros de inferencia, resultados de predicciones, etiquetas de referencia, instantáneas de características, métricas de deriva y eventos de alerta.

¿Cómo diseño un ERD para monitorizar la deriva de un modelo?

Crea una tabla de métricas vinculada a la versión del modelo y a una marca temporal, donde almacenes las mediciones de deriva de cada característica o distribución de datos.

¿Deberían estar los datos de predicción y las etiquetas de referencia en tablas separadas?

Sí, mantenlos separados porque la verdad de referencia puede llegar más tarde y utilizarse para una evaluación diferida; vincúlalos mediante un ID de predicción.

¿Puedo adaptar estos ejemplos de ERD a distintos casos de uso de ML?

Por supuesto: sustituye o amplía entidades como "recommendation" o "sensor" con los nombres de predicciones y características específicos de tu aplicación, manteniendo las relaciones principales de monitorización.

¿Necesito una tabla separada para la detección de sesgos?

Las métricas de detección de sesgos suelen pertenecer a una tabla de métricas con un campo de tipo de métrica, pero si realizas un seguimiento de grupos y segmentos de equidad, quizá necesites otra tabla para las métricas por grupo.