Есть два распространенных случая, которые могут произойти после развертывания модели:

  1. Дрейф данных
  2. 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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:

  1. 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.
  2. 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.