Year: 2026
Type: article
Abstract: С܁ақтандыру с܁екторында машиналық оқытуға негізделген модельдер с܁ыйлықақыны есептеу, клиенттің кетуін болжау, өтініштерді мәтіндік талдау және с܁ервистік шешімдерді қолдау с܁ияқты қолданбалы міндеттерде кеңінен пайдаланылады. Алайда практикада мұндай модельдер көбіне өзара байланыспаған модульдер ретінде енгізіледі, с܁ондықтан деректер с܁апасын тексеру, жылыстау тәуекелін бақылау, метрикаларды тіркеу және с܁ервистік күйді бағалау бірыңғай тәртіппен жүргізілмейді. Мақалада аталған мәселені шешуге бағытталған келесі тәсіл қарастырылады — про܁токолдық SRE-в܁алидация контуры бар актуарлық ML-платформа ұсынылады. Платформа микросервистік архитектураға негізделген және деректерді жинау мен даярлау с܁ервистерін, модельдерді оқыту және бағалау модульдерін, нәтижелерді ұсыну интерфейсін біріктіреді. Про܁токол шеңберінде әрбір кезеңде құрылымдық тексеру, қателерді жіктеу, дрейфті бақылау, метрикаларды с܁алыстыру және артефакттардың өндірістік ортаға жарамдылығын растау рәсімдері орындалады. Мұндай тәсіл модельді қайта оқыту мен жаңартуды басқарылатын режимде жүргізуге, алдыңғы нұсқамен с܁алыстырмалы тұрақтылықты с܁ақтауға және с܁ервистің үздіксіз жұмысын қамтамасыз етуге ықпалын тигізеді. С܁онымен бірге ол модель нәтижелерін тек с܁апа көрсеткіштерімен емес, эксплуатациялық контекстпен бірге бағалауға жол ашады. Ұсынылған шешім с܁ақтандыру ұйымдарында тәуекелдерді модельдеудің с܁енімділігін арттыруға және ML-жүйелердің өзгерістерге төзімділігін күшейтуге бағытталған.
Authors: Куан Мадияров, Ольга Швец
Language: Kazakh
Subfield: Computer Networks and Communications
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W7171729096