理想的监控流程

机器学习监控概念

Hakim Elakhrass

Co-founder and CEO of NannyML

监控流程

传统监控流程

  • 计算技术性能

  • 基于输入数据漂移告警

  • 产生大量误报

理想监控流程

  • 技术性能监控

    • 计算并估计性能
  • 根因分析

    • 将漂移与性能下降关联

 

理想监控流程:先做性能监控;若性能下降,则进行根因分析,最后解决问题。

机器学习监控概念

监控性能

包括:

  • 计算性能——如准确率等技术指标

 

  • 估计性能——当缺少真实标签时

 

  • 衡量业务影响——监控关键指标(KPI)

  折线图显示准确率随时间下降并低于阈值。

KPI 随时间变化的图显示其始终在阈值范围内。

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根因分析

目标是调查:

 

  • 协变量偏移——输入数据分布发生变化

 

  • 概念漂移——特征与目标间关系发生变化

图示为工作模型中蓝色与红色圆点的决策边界。

图示蓝色圆点跨越决策边界,表示协变量偏移。

图示决策边界变化,表示概念漂移。

机器学习监控概念

问题解决

可行方案:

  • 重新训练——需要更多数据与算力

 

  • 重构用例——退一步,重思所用方法

 

  • 调整下游流程——修改与预测相关的流程

  图片显示数字大脑(机器学习模型)与加号连接数据库,表示用更多数据重新训练模型。

图片显示画板,包含关于特征工程、使用的特征与线性回归的问题。

图片显示一名工作人员在电脑上进行人工核查。

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Passons à la pratique !

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