Есть два распространенных случая, которые могут произойти после развертывания модели:
- Дрейф данных
- Концепция дрейфа
Дрейф данных
Дрейф данных, также известный как дрейф распределения или ковариативный сдвиг, относится к изменению статистических свойств данных, к которым применяется модель машинного обучения. Это может произойти, когда распределение данных меняется с течением времени или когда модель применяется к другому распределению данных, чем то, на котором она обучалась.
Дрейф данных – это изменение характеристик или атрибутов входных данных, используемых для модели. Математически это можно представить как изменение распределения переменных, что приводит к изменению их значения или интерпретации»
Вот пример дрейфа данных:
Представьте, что компания разработала модель машинного обучения, чтобы предсказать вероятность того, что клиент уйдет (то есть перестанет использовать продукт или услугу компании). Модель обучается на данных, собранных с января по июнь определенного года, и оказывается, что она хорошо работает с этими данными.
Однако в июле компания вводит новый тарифный план, который существенно меняет способ взимания платы с клиентов. В результате меняется распределение данных, а также может измениться взаимосвязь между входными характеристиками (например, демографическими данными клиентов, моделями использования) и целевой переменной (то есть вероятностью оттока).
Если модель не будет обновлена для отражения этих изменений, она может начать работать плохо. Это связано с тем, что модель не была обучена на данных, отражающих новый тарифный план, и может неточно отражать взаимосвязь между входными функциями и целевой переменной. Чтобы решить эту проблему, компании может потребоваться переобучить модель на данных, собранных после июля, чтобы убедиться, что она продолжает работать хорошо.
Есть несколько способов смягчить последствия дрейфа данных:
- Отслеживание данных. Важно постоянно отслеживать данные, к которым применяется модель машинного обучения, чтобы обнаруживать любые изменения в распределении данных. Это можно сделать, отслеживая статистические свойства данных и сравнивая их со свойствами данных, на которых обучалась модель.
- Повторное обучение модели. Если обнаружено отклонение данных, может потребоваться повторное обучение модели на новых данных, чтобы убедиться, что она продолжает работать хорошо. Это можно сделать, собрав новый набор данных и используя его для обновления модели.
- Используйте методы для уменьшения влияния смещения данных. Существует несколько методов, которые можно использовать для уменьшения влияния смещения данных на модель машинного обучения. Например, методы предварительной обработки данных, такие как нормализация и стандартизация, могут помочь снизить чувствительность модели к изменениям в распределении данных.
- Используйте надежные модели. Некоторые модели машинного обучения более устойчивы к смещению данных, чем другие. Например, деревья решений и случайные леса часто менее чувствительны к дрейфу данных, чем линейные модели. Использование более надежной модели может помочь смягчить последствия дрейфа данных.
- Используйте ансамбли.Модели ансамбля, которые объединяют прогнозы нескольких отдельных моделей, также могут быть более устойчивыми к дрейфу данных. Это связано с тем, что ошибки отдельных моделей часто уменьшаются при их объединении, что приводит к повышению общей производительности.
Дрейф концепции
"Дрейф понятий – это сдвиг в отношениях между независимыми переменными (также известными как ковариаты) и целевой переменной".
В машинном обучении независимые переменные используются для прогнозирования значения целевой переменной. Если взаимосвязь между независимыми переменными и целевой переменной со временем меняется, это может вызвать дрейф концепции. Это может произойти из-за изменений в основном процессе генерации данных или изменений в среде, в которой применяется модель.
здесь может произойти несколько типов смещения концепций:
- Постепенный дрейф концепции: этот тип дрейфа возникает, когда статистические свойства набора данных медленно изменяются с течением времени. Этот тип дрейфа часто трудно обнаружить, так как изменения могут быть незаметны сразу.
- Резкий дрейф концепции: этот тип дрейфа возникает, когда статистические свойства набора данных меняются внезапно и резко. Этот тип дрейфа легче обнаружить, так как изменения более заметны.
При работе с моделями машинного обучения важно помнить о возможном смещении концепций, поскольку это может повлиять на производительность модели и привести к неточным прогнозам, если не принять соответствующие меры.
Вот пример того, как может происходить смещение концепций:
рассмотрим модель машинного обучения, которая была обучена прогнозировать цену дома на основе таких характеристик, как размер дома, количество спален и местоположение. Если взаимосвязь между этими характеристиками и ценой на жилье со временем меняется (например, из-за изменений на рынке недвижимости), это может привести к смещению концепции в модели.
Есть несколько способов смягчить эффект дрейфа концепций:
- Контролируйте производительность модели. Регулярный мониторинг производительности модели может помочь определить, когда происходит дрейф концепции. Это можно сделать, сравнивая прогнозы модели с фактическими результатами и отслеживая любые изменения производительности с течением времени.
- Используйте адаптивные модели. Некоторые модели машинного обучения предназначены для адаптации к изменениям данных, например алгоритмы онлайн-обучения. Эти модели могут продолжать учиться и улучшать свои характеристики с течением времени, даже при наличии дрейфа концепций.
- Повторное обучение модели: если обнаружено отклонение концепции, модель можно повторно обучить на обновленных данных, чтобы убедиться, что она использует самые последние отношения между независимыми переменными и целевой переменной.
- Использование ансамблей. Обучение ансамблю включает в себя обучение нескольких моделей и объединение их прогнозов для получения окончательного прогноза. Это может помочь смягчить последствия дрейфа концепций, поскольку ошибки отдельных моделей могут быть компенсированы другими моделями в ансамбле.
- Используйте знания предметной области. Включение знаний предметной области в процесс моделирования может помочь выявить и устранить потенциальные источники расхождений в концепциях. Например, если вы знаете, что конкретная функция может измениться со временем, вы можете включить это знание в дизайн модели.
В заключение следует отметить, что мониторинг дрейфа является важным аспектом MLOps, поскольку он помогает обеспечить постоянную производительность и надежность моделей машинного обучения в реальных приложениях. Существует множество различных подходов, которые можно использовать для мониторинга дрейфа, и лучший подход будет зависеть от конкретных характеристик модели и данных.