Подходы к мониторингу дрейфа данных, дрейфа концепций, качества данных и объяснимости
Модели машинного обучения (ML) являются основой современных бизнес-операций, обеспечивая непревзойденную автоматизацию и оптимизацию. Но вот в чем загвоздка: развертывание моделей машинного обучения — это только начало пути. Мониторинг их производительности в производстве необходим для обеспечения того, чтобы они продолжали соответствовать ожидаемым результатам. В этом сообщении блога мы обсудим пять способов мониторинга ваших моделей машинного обучения в производственной среде.
Что такое мониторинг машинного обучения?
Мониторинг машинного обучения (ML) — это постоянный контроль и оценка производительности моделей ML с течением времени. Это очень важно, потому что производительность модели машинного обучения может со временем ухудшаться по мере изменения данных или среды — явление, известное как «дрейф модели». Эти проблемы можно выявить с помощью мониторинга машинного обучения, который дает представление о показателях производительности модели, качестве данных и общем состоянии приложения.
Примечание. Все методы мониторинга машинного обучения, обсуждаемые в этом посте, могут быть реализованы с помощью библиотеки мониторинга машинного обучения с открытым исходным кодом, whylogs или платформы наблюдения WhyLabs AI.
Мониторинг машинного обучения для дрейфа данных
Дрейф данных возникает, когда входные данные для модели машинного обучения изменяются с течением времени. Входящие данные из производства могут больше не соответствовать распределению данных, используемому для обучения модели. В результате производительность модели может ухудшиться, что приведет к неправильным прогнозам.
Один из способов отслеживать дрейф данных — отслеживать распределение входных данных и сравнивать их с данными, используемыми для обучения модели. Если распределения значительно различаются, может потребоваться повторное обучение модели ML.
Узнайте больше о том, как обнаружить дрейф данных с помощью whylogs, нашей библиотеки мониторинга данных и машинного обучения с открытым исходным кодом, или в WhyLabs.
Модели мониторинга сдвига концепций и производительности
Дрейф концепции может произойти, когда производительность модели машинного обучения со временем снижается, даже если существенного дрейфа данных может не быть.
Чтобы отслеживать отклонения концепций, вы можете сравнивать прогнозы модели с фактическими результатами, такими как продажи или оценки удовлетворенности клиентов. Если прогнозы модели отклоняются от фактических результатов, может потребоваться повторное обучение модели.
Если у вас нет достоверных данных для сравнения, вы можете попробовать использовать оценку производительности.
Узнайте, как отслеживать показатели производительности машинного обучения в WhyLabs.
Мониторинг конвейеров машинного обучения на предмет качества данных
Плохие данные могут возникать из-за ошибок при сборе данных, неисправности датчика или любого количества ошибок конвейера. Качество данных может существенно повлиять на производительность моделей машинного обучения.
Один из способов отслеживания неверных данных — проверка того, что данные соответствуют ожидаемому формату и диапазону, с помощью набора определенных параметров, например, данные всегда должны иметь числовое значение выше 0.
Узнайте, как выполнить проверку качества данных для мониторинга машинного обучения с помощью журналов Whylog.
Мониторинг моделей машинного обучения на предвзятость и справедливость
Смещение может возникнуть, когда модель машинного обучения обучается на наборе данных, не репрезентативном для населения, для прогнозирования которого она используется.
Чтобы отслеживать смещение модели в производственных данных, вы можете изучить, как модель ведет себя в определенном сегменте или демографической группе.
Узнайте больше об обнаружении предвзятости и справедливости с помощью отслеживания производительности в WhyLabs.
Следите за объяснимостью ИИ
Методы объяснимости ИИ могут помочь вам понять, почему сложные модели машинного обучения делают прогнозы. Один из способов контролировать объяснимость моделей машинного обучения — использовать такие библиотеки, как SHAP, для извлечения важности глобальных функций моделей.
Эти значения можно регистрировать и использовать в сочетании с другими метриками, чтобы получить более глубокое представление о поведении модели.
Узнайте, как отслеживать глобальную важность функций в WhyLabs.
Основные выводы по мониторингу машинного обучения
Мониторинг моделей машинного обучения в производственной среде необходим для обеспечения того, чтобы они продолжали соответствовать ожидаемым результатам. Отслеживая дрейф данных, дрейф модели, качество данных, предвзятость и объяснимость, предприятия могут выявлять проблемы и принимать меры для поддержания точности и производительности своих моделей машинного обучения. Внедрение надежной системы мониторинга может помочь компаниям оптимизировать свою деятельность, сократить расходы и снизить риски, что в конечном итоге приведет к лучшим результатам как для компаний, так и для их клиентов.
Если вы хотите начать работу с данными и мониторингом машинного обучения, мы здесь, чтобы помочь! Вот 5 способов сделать следующий шаг на пути к мониторингу моделей!
- Начните с whylogs — нашего инструмента регистрации и мониторинга данных с открытым исходным кодом.
- Начните пользоваться бесплатной обсерваторией WhyLabs AI
- Запросить демо и консультацию инженера по решениям
- Присоединяйтесь к предстоящему живому событию, чтобы получить больше практического опыта.
- Задавайте вопросы группе Надежный и ответственный AI Slack
