什么是模型监控？

模型监控（Model Monitoring）是指对已部署的机器学习模型进行持续跟踪、评估和管理的过程，旨在确保其在真实环境中的性能、准确性和可靠性。这包括监测关键指标如预测偏差、数据漂移（如输入数据分布变化）、概念漂移（如目标变量含义演变）以及模型衰减（性能随时间下降），以便及时发现异常并触发调整机制，如重新训练或数据更新，从而维持AI系统的稳定运行。

在AI产品开发实际落地中，模型监控是保障产品可持续性和用户信任的核心环节。AI产品经理需推动监控工具的集成，例如通过实时仪表盘可视化性能指标、设置自动化警报系统或结合可解释AI技术诊断问题根源。这不仅帮助优化模型维护成本、减少生产事故风险，还能提升产品鲁棒性，适应动态业务需求。随着技术发展，模型监控正融合更多智能算法，如基于深度学习的异常检测，进一步推动AI解决方案的成熟应用。