ChatDiagram
Experimente grátis
4 templates · ERD

Exemplos de Modelos de Dados para Monitoramento de Machine Learning

Criar o modelo de dados para monitoramento de machine learning significa acompanhar versões de modelos, predições, ground truth e métricas de drift — tudo com relacionamentos claros. Estes exemplos de ERD mostram como equipes de ML em produção estruturam dados de monitoramento para garantir uma observabilidade confiável.

Standard Chen 1976 / Everest 1976 (crow's foot)Engine schematex-erdExport SVG · PNG · PDF
4 modelos
ERD Exemplos de Modelos de Dados para Monitoramento de Machine Learning
ML Monitoring Bias Detection ERDML Monitoring Bias Detection ERDERDUsar modelo →ML Monitoring Data ModelML Monitoring Data ModelERDUsar modelo →ML Monitoring Data Model for Predictive MaintenanceML Monitoring Data Model for Predictive MaintenanceERDUsar modelo →Recommender System Inference Monitoring ERDRecommender System Inference Monitoring ERDERDUsar modelo →

Nothing close enough? Start from a blank erd → Describe it in one paragraph.

How to

How to use an erd template.

  1. 01Identifique as entidades monitoradas

    Liste os objetos principais que você precisa acompanhar, como modelos, datasets, predições e rótulos de ground truth.

  2. 02Defina os relacionamentos

    Conecte modelos a logs de inferência, features e eventos de alerta para que cada consulta de monitoramento tenha um caminho claro.

  3. 03Adicione métricas de monitoramento

    Inclua tabelas para drift de dados, desempenho do modelo e métricas de viés, com timestamps e limites.

  4. 04Separe dados de produção e de referência

    Modele a diferença entre os dados de predição em tempo real e os datasets de referência ou validação usados para comparação.

  5. 05Gere o ERD

    Use o gerador para transformar sua lista de entidades e relacionamentos em um diagrama compartilhável.

FAQ

Questions about erd templates

Quais tabelas normalmente fazem parte de um modelo de dados para monitoramento de machine learning?

As tabelas comuns incluem models, model versions, inference logs, prediction results, ground truth labels, feature snapshots, drift metrics e alert events.

Como criar um ERD para monitorar o drift de modelos?

Crie uma tabela de métricas relacionada à versão do modelo e ao timestamp, armazenando medições de drift para cada feature ou distribuição de dados.

Os dados de predição e os rótulos de ground truth devem ficar em tabelas separadas?

Sim. Mantenha-os separados porque o ground truth pode chegar posteriormente e ser usado em avaliações tardias; relacione-os por meio de um prediction ID.

Estes exemplos de ERD podem ser adaptados para diferentes casos de uso de ML?

Com certeza — substitua ou amplie entidades como "recommendation" ou "sensor" com os nomes de predições e features específicos da sua aplicação, mantendo os relacionamentos centrais do monitoramento.

Preciso de uma tabela separada para detecção de viés?

As métricas de detecção de viés geralmente ficam em uma tabela de métricas com um campo de tipo de métrica. Porém, se você acompanhar grupos e segmentos de fairness, poderá precisar de uma tabela separada para métricas por grupo.