为何需要监控模型

机器学习监控概念

Hakim Elakhrass

Co-founder and CEO of NannyML

生产中的机器学习

典型开发流程

箭头流程包含四个要素：定义项目、准备数据、训练模型、部署。

部署之后

这是更新后的数据科学开发流程：在部署阶段后新增"监控"箭头，并将监控与准备数据、训练模型和部署相连，以便依据监控洞察迭代改进。

机器学习监控概念

降低失败风险

Zillow 案例

房屋前的"待售"牌。

模型失效的原因：

  • 软件问题
  • 输入数据漂移
  • 特征与目标关系变化
机器学习监控概念

最大化业务影响

 

  • 使模型与业务目标对齐并优化

 

  • 降低云成本

 

图示为由六个木块组成的金字塔。底层每块上有字母组成 KPI，其余层代表增长、达成目标、提升效率。

图示为由九个木块拼成的云朵标志。

机器学习监控概念

提升 AI 安全性

三类安全问题：

  • 偏见——对不同用户群体输出公平

 

  • 对抗攻击——检测对输入数据的恶意篡改

 

  • 缺乏可解释性——理解模型如何做出决策

 

图片展示一个带刻度的木块被向前推动，象征提升系统公正、降低偏见。

图片展示一个带锁的木块被向前推动，象征安全性提升。

图片展示一个木块被向前推动，头像图像延伸出线条，代表对智能系统理解加深。

机器学习监控概念

用数据改变世界

自动化流程

图片显示一条自动化生产线。

机器学习监控概念

让我们来练习！

机器学习监控概念

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