О мониторинге моделей ML

Хорошая статья о построении системы мониторинга для моделей машинного обучения:

Контекстный подход к мониторингу

Если обнаружение дрейфа само по себе не решает реальную проблему, то что может? Хорошая система мониторинга должна выходить за рамки статистики и отражать бизнес-результаты, которые должна обеспечить модель. Для этого требуется трехуровневый подход:

1. Статистический мониторинг: базовый уровень Статистический мониторинг должен быть вашей первой линией обороны. Такие метрики, как PSI, KL Divergence или хи-квадрат, можно использовать для определения быстрого изменения в распределении функций. Однако их следует рассматривать как сигналы, а не как сигналы тревоги.

2. Контекстный мониторинг: бизнес-ориентированные идеи Контекстный мониторинг согласует технические сигналы с бизнес-значением. Он отвечает на более глубокий вопрос, чем «Что-то сместилось?» Он спрашивает: «Влияет ли смещение на то, что нас волнует?»

Vertex AI от Google Cloud предлагает этот мост. Наряду с базовым мониторингом смещения он позволяет пользователям настраивать срезы и сегментирование прогнозов по демографическим данным пользователей или бизнес-измерениям. Отслеживая производительность модели по срезам (например, коэффициент конверсии по уровню клиента или категории продукта), команды могут видеть не только сам сдвиг, но и где и как он повлиял на бизнес-результаты.

Например, в приложении электронной коммерции модель, прогнозирующая отток клиентов, может увидеть всплеск смещения для «частоты взаимодействия». Но если этот всплеск коррелирует со стабильным удержанием среди ценных клиентов, нет необходимости в немедленном переобучении. Контекстный мониторинг поощряет более медленную, более обдуманную интерпретацию смещения, настроенную на приоритеты бизнеса.

3. Поведенческий мониторинг: дрейф, обусловленный результатами Помимо входных данных, выходные данные вашей модели должны отслеживаться на предмет отклонений. Это необходимо для отслеживания прогнозов модели и результатов, которые они создают. Например, в финансовом учреждении, где внедряется модель кредитного риска, мониторинг должен не только обнаруживать изменение характеристик дохода или суммы кредита пользователей. Он также должен отслеживать уровень одобрения, уровень дефолта и прибыльность кредитов, выданных моделью с течением времени. Если уровень дефолта по одобренным кредитам резко возрастает в определенном регионе, это становится большой проблемой, даже если распределение характеристик модели не дрейфует.

См. также другие публикации по теме мониторинг