Evidently es una biblioteca open source en Python, acompañada de una herramienta web, diseñada para el monitoreo del rendimiento de modelos de machine learning en entornos de producción. Está dirigida a científicos de datos, ingenieros de ML y equipos MLOps que necesitan detectar problemas como la deriva de datos, degradación del modelo o sesgos en el tiempo.

Se puede usar durante la validación, el despliegue y la operación del modelo. Evidently se integra fácilmente con notebooks, pipelines o puede ejecutarse como servicio o panel independiente.

Beneficios clave:

• Combina verificación de datos, detección de deriva y análisis de rendimiento.

• No requiere modificación ni reentrenamiento del modelo.

• Produce informes visuales útiles para perfiles técnicos y no técnicos.

¿Cuáles son las principales funcionalidades de Evidently?

Detección de deriva de datos y de la variable objetivo

Permite identificar cambios en las distribuciones de entrada y salida del modelo:

• Usa pruebas estadísticas (Jensen-Shannon, distancia de Wasserstein, etc.)

• Monitorea variables numéricas y categóricas por separado

• Compara datos actuales con un conjunto de referencia o entre periodos

• Visualiza qué variables están más afectadas por la deriva

Monitoreo del rendimiento del modelo a lo largo del tiempo

Evalúa si el modelo mantiene un buen desempeño en producción:

• Seguimiento de precisión, recall, F1-score y métricas de regresión

• Análisis por segmentos (por ejemplo, grupo de usuarios, ubicación)

• Ayuda a detectar degradación del modelo o cambios en la relación entre datos

Verificación de calidad e integridad de los datos

Revisa si los datos de entrada son completos, consistentes y válidos:

• Detecta valores nulos, errores de tipo, rangos fuera de lo esperado

• Señala distribuciones atípicas o problemas de esquema

• Útil para validar los datos antes de la inferencia

Evaluación de sesgos y equidad

Permite analizar si el modelo presenta disparidades según atributos sensibles:

• Incluye métricas de paridad demográfica, igualdad de oportunidades, etc.

• Identifica diferencias de error o impacto entre grupos

• Relevante para cumplimiento normativo en sectores regulados

Generación de informes y dashboards

Evidently permite crear informes visuales e interactivos para análisis y comunicación:

• Se pueden ver en notebooks, exportar en HTML o lanzar como aplicación local

• Funciona en modo batch o como parte de un monitoreo continuo

• Visualizaciones claras que ayudan a interpretar y compartir los resultados

¿Por qué elegir Evidently?

• Herramienta integral para monitoreo de deriva, calidad de datos y rendimiento

• Flexible y liviana: se adapta a diferentes flujos de trabajo

• Independiente del framework o tipo de modelo

• Open source y personalizable, con fuerte enfoque en transparencia

• Centrada en visualización: facilita el análisis para equipos técnicos y de negocio

  Evidently es una biblioteca open source en Python, acompañada de una herramienta web, diseñada para el monitoreo del rendimiento de modelos de machine learning en entornos de producción. Está dirigida a científicos de datos, ingenieros de ML y equipos MLOps que necesitan detectar problemas como la deriva de datos, degradación del modelo o sesgos en el tiempo.

  Se puede usar durante la validación, el despliegue y la operación del modelo. Evidently se integra fácilmente con notebooks, pipelines o puede ejecutarse como servicio o panel independiente.

  Beneficios clave:

• Combina verificación de datos, detección de deriva y análisis de rendimiento.

• No requiere modificación ni reentrenamiento del modelo.

• Produce informes visuales útiles para perfiles técnicos y no técnicos.

• ¿Cuáles son las principales funcionalidades de Evidently?

  Detección de deriva de datos y de la variable objetivo

  Permite identificar cambios en las distribuciones de entrada y salida del modelo:

• Usa pruebas estadísticas (Jensen-Shannon, distancia de Wasserstein, etc.)

• Monitorea variables numéricas y categóricas por separado

• Compara datos actuales con un conjunto de referencia o entre periodos

• Visualiza qué variables están más afectadas por la deriva

• Monitoreo del rendimiento del modelo a lo largo del tiempo

  Evalúa si el modelo mantiene un buen desempeño en producción:

• Seguimiento de precisión, recall, F1-score y métricas de regresión

• Análisis por segmentos (por ejemplo, grupo de usuarios, ubicación)

• Ayuda a detectar degradación del modelo o cambios en la relación entre datos

• Verificación de calidad e integridad de los datos

  Revisa si los datos de entrada son completos, consistentes y válidos:

• Detecta valores nulos, errores de tipo, rangos fuera de lo esperado

• Evaluación de sesgos y equidad

  Permite analizar si el modelo presenta disparidades según atributos sensibles:

• Incluye métricas de paridad demográfica, igualdad de oportunidades, etc.

• Identifica diferencias de error o impacto entre grupos

• Relevante para cumplimiento normativo en sectores regulados

• Generación de informes y dashboards

  Evidently permite crear informes visuales e interactivos para análisis y comunicación:

• Se pueden ver en notebooks, exportar en HTML o lanzar como aplicación local

• Funciona en modo batch o como parte de un monitoreo continuo

• Visualizaciones claras que ayudan a interpretar y compartir los resultados

• ¿Por qué elegir Evidently?

• Herramienta integral para monitoreo de deriva, calidad de datos y rendimiento

• Flexible y liviana: se adapta a diferentes flujos de trabajo

• Independiente del framework o tipo de modelo

• Open source y personalizable, con fuerte enfoque en transparencia

• Centrada en visualización: facilita el análisis para equipos técnicos y de negocio

• Señala distribuciones atípicas o problemas de esquema

• Útil para validar los datos antes de la inferencia