RESOURCE ALLOCATION OPTIMIZATION FOR MULTI-DIMENSIONAL MACHINE LEARNING ENVIRONMENTS

Some embodiments of the present application include obtaining first data from a data feed to be provided to a plurality of machine learning models and detecting a changepoint in the first data. In response to the changepoint being detected, a first machine learning model may be executed on the first data to obtain first output datasets. A first performance score for the first machine learning model may be computed based on the first output datasets. A second machine learning model may be caused to execute on the first data based on the first performance score satisfying a first condition. Certains modes de réalisation de la présente demande comprennent l'obtention de premières données à partir d'une source de données devant être fournies à une pluralité de modèles d'apprentissage machine, et la détection d'un point de changement dans les premières données. En réponse au fait que le point de changement est détecté, un premier modèle d'apprentissage machine peut être exécuté sur les premières données pour obtenir des premiers ensembles de données de sortie. Un premier score de performance pour le premier modèle d'apprentissage machine peut être calculé sur la base des premiers ensembles de données de sortie. Un second modèle d'apprentissage machine peut être amené à s'exécuter sur les premières données sur la base du fait que le premier score de performance satisfait une première condition.