机器学习监控的三个必备条件
机器学习监控的三个必备条件
数据科学家评估解决方案的指南
监控对于部署在生产系统中的机器学习模型的成功至关重要。由于 ML 模型不是静态代码片段，而是依赖于数据、超参数、评估指标和许多其他变量的动态预测器，因此深入了解训练、验证、部署和推理过程至关重要，以便防止模型漂移和预测停滞，以及许多其他问题。然而，并非所有的监控解决方案都是一样的。在这篇文章中，我将重点介绍机器学习监控的三个必备条件，无论您是决定构建还是购买解决方案，它们都有望为您提供良好的服务。
Source: 莫娜
完整的流程可见性
首先，模型必须在它们旨在服务的业务功能的背景下进行评估。这种功能通常在模型下游的多个步骤中实现。在实验室之外，许多 AI 驱动的应用程序涉及多个协同工作的模型。此外，模型的行为可能取决于上游的多个步骤的数据转换。因此，专注于单一模型行为的监控解决方案将无法捕捉模型性能的整体画面，因为它与全球业务环境相关，并且无法发现许多在模型之外开始或结束的问题。对 ML 模型可行性的正确评估仅来自 完整的流程可见性 — 深入了解建模所依据的整个数据流、元数据、上下文和总体业务流程。
例如，作为信用审批申请的一部分，银行可能会部署一套模型来评估信用价值、筛选潜在的欺诈行为并动态分配趋势报价和促销。一个简单的监控系统可能能够单独评估这些模型中的任何一个，但解决整体业务问题需要了解它们之间的对话。虽然它们可能有不同的建模目标，但这些模型中的每一个都依赖于训练数据、上下文和业务元数据的共享基础。因此，有效的监控解决方案将考虑所有这些不同的部分，并生成利用这些共享信息的统一见解。这些可能包括识别训练数据分布中的利基和未充分利用的客户群，标记概念和数据漂移的潜在实例，了解总体模型对业务 KPI 的影响等等。
最好的监控解决方案能够扩展到所有过程阶段，包括那些不涉及模型组件的阶段。
Source: 莫娜
自动、精细的洞察
一个常见的误解是，监控解决方案应该简单地启用与生产中的 ML 模型相关的常见指标的可视化和故障排除。虽然这很有帮助，但可视化和故障排除意味着您已经处于“调查模式”。更糟糕的是，在企业抱怨 KPI 下降（并询问“模型有什么问题？”）之后，您可能会“扑救”。
那么，如何更主动一些呢？
如何在整体性能下降前几周甚至更长时间检测问题？
您应该期望您的监控解决方案能够在问题仍然很小时自动检测到细粒度数据段中的问题。让您有充足的时间采取纠正或先发制人的行动。 “自动”的含义在这里值得进一步阐述。一些监控工具将提供仪表板，允许您手动调查数据的子段，以查看哪些表现良好，哪些表现不佳。然而，这种简单的内省需要艰苦的人工干预，并且忽略了更重要的一点，即真正的监控解决方案将能够通过其自身的机制从本质上检测异常，而无需外部依赖个人来提供他们自己的假设。
越细化越要注意 降噪 .预计单个异常会在多个地方传播问题。通过检测问题的根本原因，监控才能真正成功，而不仅仅是通过标记表面数据差异等。
Source: 莫娜
整体可配置性
不同的机器学习系统有不同的数据和流程、不同的业务周期、不同的成功指标和不同类型的模型。 你应该严重怀疑“即插即用”的监控解决方案 .
一个完整的 ML 监控解决方案必须针对任何问题及其所有组件进行配置。它应该能够接收任何模型指标、任何非结构化日志，以及实际上任何表格数据，并使其易于：
- 构建并持续更新单一性能数据库
- 创建和自定义动态可视化和报告
- 设置和调整自动、精细的见解和通知
需要可配置性的一个简单示例在于您可以获得（接近）实时反馈以保证模型保真度的系统（例如，消费者推荐系统）与反馈循环需要人工干预和更多时间的系统（例如、欺诈检测、信用评分等）。
大多数企业 ML 团队都在针对非常不同的业务问题开展各种 ML 项目。因此，监控要求很广泛，需要细微差别和灵活性来适应差异。如果您在其中一个团队中，您可能已经建立了强大的数据科学标准，用于数据准备、模型开发和部署的统一堆栈。现在，您是否能够使用统一的标准和单一的解决方案来监控和管理您的系统？您绝对应该期望这样做。
结论
鉴于围绕机器学习的炒作不断增加，存在许多解决方案，它们将采用 ML 模型并对其特征行为、输出分布和基本性能指标提供肤浅的见解。然而，具有完整流程可见性、主动、智能洞察力和整体可配置性的解决方案非常少见。然而，正是这三个属性是从 ML 模型中挤出最高性能和下游业务影响的关键。因此，至关重要的是通过这三个必备要素来评估任何监控解决方案，并确保它不仅提供模型可见性，而且提供对业务环境的更全局和更完整的理解。
最初发表于 https://www.monalabs.io .
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