检测和克服MLOps中的模型漂移
插图：© IoT For All机器学习（ML）被广泛认为是数字化转型的基石，同时也是最容易受到数字格局变化影响的部分。机器学习模型可以根据创建时可用的参数和变量进行优化和定义。模型漂移（或称为模型衰减）是指机器学习模型预测能力的下降。模型漂移可能是由于数字环境的变化，以及随后变量（如数据）的变化引起。本质上，这是由于整个机器学习模型的特性决定的。如果你假设未来所有的变量都会与模型最初创建时相同，那么模型漂移在MLOps中将变得更容易。如果模型在静态条件下使用静态数据进行训练，那么它通常不会出现性能下降的问题，因为训练数据和实际数据是一致的。但如果模型处于动态变化的环境中，并且变量众多，它的表现可能会大不相同。“MLOps 使得模型的重新训练更频繁且周期更短。” ——Sigmoid点击推文根据变量或预测因子的变化，模型漂移可分为两种类型：**概念漂移**：概念漂移是指模型中目标变量的统计属性发生了变化。简单来说，就是模型中的变量发生了变化，模型将无法正常工作。**数据漂移**：这是最常见的模型漂移类型，发生在某些预测因子的统计属性发生变化时。如果变量发生变化，模型可能会失效。它可能在一个环境中表现良好，在另一个环境中却表现不佳，这是因为数据没有根据变化的变量进行调整。模型漂移是数据漂移和概念漂移之间冲突的结果。上游数据的变化在模型漂移中起着重要作用。数据管道可能会导致数据缺失，或某些特征无法生成。举个例子，假设一个机器学习模型被用来追踪垃圾邮件。它基于当时垃圾邮件的通用模板。该模型可以识别并阻止这类邮件，从而防止潜在的网络钓鱼攻击。但随着威胁的演变和网络犯罪分子手段的升级，真实邮件已经取代了原来的模式。依赖过去几年变量的机器学习检测系统将无法正确分类新的网络攻击威胁。这只是模型漂移的一个例子。**应对模型漂移**可以提前检测模型漂移以确保准确性。由于模型的准确性会随着时间推移而下降，预测值也会与实际值之间产生更大的偏差，因此早期发现漂移非常重要。这个过程可能会对整个模型造成不可逆的损害，因此及时发现问题至关重要。如果F1得分出现异常，就很容易发现模型出了问题，F1得分是对模型精确率和召回率的评估指标。根据具体情况，还可能涉及其他多种指标，这取决于模型的目的。例如，用于医疗的机器学习模型和用于商业运营的模型可能会有不同的评估标准，但结果是一样的：如果某个指标低于设定的阈值，模型漂移很可能正在发生。在许多情况下，衡量模型的准确性可能很困难，尤其是在难以获取实际值和预测值的情况下。这也是扩展机器学习模型时的一个挑战。利用经验优化模型，可以帮助预测模型中可能发生漂移的时间点。为应对即将出现的模型漂移，可以定期重新开发模型。在某些情况下，可以保留原始模型并创建新的模型来改善或修正基准模型的预测结果。在数据随时间变化的情况下，根据当前变化调整数据权重非常重要。如果机器学习模型更重视最新的变化而非旧数据，它将更加稳健，并能更好地处理未来的漂移相关变化。**可持续机器学习模型的MLOps实践**确保及时发现和处理模型漂移没有一种通用的解决方案。无论你是进行定期模型训练还是使用实时机器学习，构建可持续的机器学习模型都不是一件容易的事。MLOps 使得模型的重新训练更加频繁且周期更短。数据团队可以自动化模型训练过程，制定计划是开始这一流程的最佳方式。MLOps 企业可以通过自动化重新训练来增强其现有的数据管道。这一过程不需要任何代码更改或重新构建管道。但是，如果一家公司发现了新的特征或算法，并将其纳入重新训练的模型中，这可能会显著提高模型的准确性。**监控你的模型！**在决定模型应该多久重新训练一次时，你需要考虑许多变量。有时候，等待问题的出现可能是最佳选择，特别是在没有历史记录可供参考的情况下。模型训练还应遵循变量季节性变化的模式。在这一巨大变革中，监控至关重要。无论你从事哪个业务领域，定期持续的监控始终是检测模型漂移的最佳方法。推文分享分享电子邮件 人工智能数据分析物联网机器学习 人工智能数据分析物联网机器学习
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2023-12-22
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