Best practice per il monitoraggio dei modelli di machine learning

Il monitoraggio dei modelli è il processo di valutazione, tracciamento e controllo regolari dei modelli di machine learning. Questo processo aiuta i team di data science e machine learning a identificare eventuali problemi con i loro modelli e intraprendere le azioni appropriate per risolverli. Attraverso il monitoraggio dei modelli, i team possono garantire che i loro modelli funzionino in modo ottimale e soddisfino le esigenze dei loro utenti e stakeholder.

La pratica del monitoraggio delle prestazioni del modello ML è cruciale nella transizione verso sistemi di intelligenza artificiale più affidabili e imparziali. Il monitoraggio dei modelli ML sia nella formazione che nella produzione consente il controllo del prodotto, il rilevamento tempestivo dei problemi e l’intervento immediato quando necessario. Il team riceverà una notifica se la pipeline di dati si interrompe, una determinata funzionalità non è disponibile o il modello deve essere riaddestrato. La valutazione continua delle prestazioni del modello ML offre tranquillità garantendo che il modello funzioni come previsto.

Quali sono alcune delle migliori pratiche di monitoraggio dei modelli?

Comprensione del contesto aziendale

Gli individui devono comprendere il contesto aziendale quando prendono decisioni sui loro modelli ML per garantire che siano allineati con gli obiettivi e le priorità aziendali. Senza questa comprensione, possono fare scelte che non soddisferanno le esigenze degli stakeholder. Gli individui dovrebbero coordinarsi con le parti interessate del business per raccogliere informazioni sui loro obiettivi, metriche desiderate e risultati desiderati, che possono essere utilizzate per influenzare il processo di sviluppo del modello.

Monitoraggio del modello di prestazione

Le prestazioni di un modello di machine learning possono cambiare man mano che i dati cambiano nel tempo, un fenomeno noto come deriva del modello. Se le prestazioni del modello vengono monitorate regolarmente, potrebbe essere più facile identificare queste modifiche e intraprendere azioni correttive.

Un’opzione per monitorare le prestazioni del modello è la suddivisione dei dati in set di addestramento e test e il monitoraggio dell’accuratezza del modello nel set di test nel tempo. Un altro metodo consiste nel valutare regolarmente il modello su un set di dati di controllo per assicurarsi che funzioni come previsto e identificare eventuali problemi con il processo o i dati di addestramento. La convalida incrociata, che implica la divisione dei dati in più sottoinsiemi e l’addestramento del modello su ogni sottoinsieme, è un’altra opzione, sebbene sia più intensiva dal punto di vista computazionale. Questo approccio può fornire una stima più accurata delle prestazioni reali del modello.

Monitoraggio della qualità dei dati

Garantire che i dati utilizzati per addestrare e testare il modello siano di alta qualità è essenziale per prestazioni ottimali del modello. Il monitoraggio regolare dei dati per valori mancanti o anomalie può aiutare a garantire che il modello operi su dati puliti e accurati.

È inoltre fondamentale disporre di una serie diversificata di dati per il monitoraggio. Se tutti i dati provengono dalla stessa origine, potrebbe non essere possibile rilevare problemi che si verificano solo in determinati tipi di dati. Ad esempio, se un modello viene monitorato solo utilizzando i dati del Nord America, i problemi che si verificano solo nei dati dell’Europa potrebbero non essere rilevati.

Utilizzando una combinazione di tecniche per il monitoraggio

Diverse tecniche di monitoraggio identificheranno vari tipi di problemi. Ad esempio, un algoritmo di rilevamento della deriva rileverà solo i cambiamenti nella distribuzione dei dati, mentre un approccio basato su regole può identificare i valori anomali. Utilizzando una gamma di tecniche, è più probabile che vengano rilevati più problemi con il modello. È inoltre fondamentale considerare che modelli diversi richiederanno approcci diversi, quindi è essenziale personalizzare di conseguenza il metodo di monitoraggio.

Monitoraggio dell’input e dell’output del modello

È importante monitorare l’input e l’output del modello ML per garantire che riceva l’input corretto e produca l’output previsto. Questo può aiutare a identificare eventuali problemi con il modello o i dati che sta elaborando.

Impostazione degli avvisi

Per identificare potenziali problemi con il modello ML il prima possibile, è utile impostare avvisi di monitoraggio del modello che avvisino i team quando il modello mostra un comportamento insolito, come un improvviso calo delle prestazioni o un aumento degli errori.

Documentare il processo di monitoraggio

Il mantenimento della documentazione del processo di monitoraggio ne garantisce la ripetibilità e l’affidabilità da parte dei team MLOps. Consente inoltre la condivisione del processo con altri, facilita la collaborazione e crea fiducia nel processo. Inoltre, la documentazione consente di monitorare e migliorare continuamente il processo aggiornandolo man mano che vengono identificati nuovi problemi o opportunità di miglioramento.

Automatizzare dove possibile

Il monitoraggio automatizzato può rilevare le deviazioni in anticipo, consentendo ai team di intraprendere azioni correttive prima che le prestazioni del modello ne risentano. Esistono diversi modi per automatizzare il monitoraggio dei modelli, dagli strumenti di monitoraggio dei modelli open source, come TensorFlow Model Analysis o Apache MXNet Model Server, agli strumenti aziendali utilizzati da team dedicati. Indipendentemente dal metodo di automazione, è fondamentale sfruttare sia il monitoraggio che la funzionalità AI spiegabile per identificare la causa principale dei problemi rilevati.

Tenere informate le parti interessate

Se un modello non funziona come previsto, può avere gravi conseguenze per l’azienda. Ad esempio, supponiamo che un modello di rilevamento delle frodi inizi a produrre un numero elevato di falsi positivi. In tal caso, le transazioni legittime potrebbero essere bloccate, causando frustrazione del cliente e perdite finanziarie per l’azienda. Pertanto, le parti interessate devono essere informate delle prestazioni dei modelli di cui sono responsabili, in modo che possano rilevare e affrontare eventuali problemi.

Conclusione

Un monitoraggio efficace del modello ML è fondamentale per le prestazioni e l’affidabilità dei modelli di machine learning. Le migliori pratiche come il monitoraggio delle prestazioni, l’impostazione di avvisi, la valutazione delle prestazioni su più set di dati e il monitoraggio di input e output consentono alle parti interessate di identificare e affrontare i problemi con i loro modelli e garantire che funzionino come previsto. Queste pratiche aiutano le aziende a massimizzare il valore dei loro modelli ML, ridurre i rischi e costruire un’IA responsabile.


Nota: grazie al team di Fiddler AI per la leadership di pensiero / articolo educativo sopra. Fiddler AI ha supportato e sponsorizzato questo Contenuto.


Sono un laureato in ingegneria civile (2022) presso Jamia Millia Islamia, Nuova Delhi, e ho un vivo interesse per la scienza dei dati, in particolare le reti neurali e la loro applicazione in varie aree.


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