METHODS, ARCHITECTURES, APPARATUSES AND SYSTEMS FOR CONTINUOUS ASSESSMENT, TRAINING AND DEPLOYMENT OF AI/ML MODEL

Procedures, methods, architectures, apparatuses, systems, devices, and computer program products of machine learning using a first machine learning (ML) module implementing a first ML model and a second ML module implementing a second ML model, the method comprising: receiving, by the second ML module, first prediction results of the first ML model, the first prediction results being based on input data; generating, by the second ML module, second prediction results using the second ML model based on the input data; determining, by the second ML module, an accuracy metric based on a comparison of the first prediction results of the first ML model and the second prediction results of the second ML model; and sending, by the second ML module, the determined accuracy metric and an accuracy condition. La présente invention concerne des procédures, des procédés, des architectures, des appareils, des systèmes, des dispositifs et des produits programmes d'ordinateur d'apprentissage machine utilisant un premier module d'apprentissage machine (ML) implémentant un premier modèle de ML et un second module de ML implémentant un second modèle de ML, le procédé consistant à : recevoir, au moyen du second module de ML, des premiers résultats de prédiction du premier modèle de ML, les premiers résultats de prédiction étant basés sur des données d'entrée ; générer, au moyen du second module de ML, de seconds résultats de prédiction à l'aide du second modèle de ML sur la base des données d'entrée ; déterminer, au moyen du second module de ML, une mesure de précision basée sur une comparaison des premiers résultats de prédiction du premier modèle de ML et des seconds résultats de prédiction du second modèle de ML ; et envoyer, au moyen du second module de ML, la mesure de précision déterminée et une condition de précision.