Моніторинг і візуалізація

End-to-End Machine Learning

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

Що далі?

  • Навчили, оптимізували, розгорнули, передбачили... що далі?
  • Моніторинг
    • Логування результатів
    • Візуалізація продуктивності

Етап моніторингу в життєвому циклі машинного навчання

End-to-End Machine Learning

Логування в Python

import logging
import matplotlib.pyplot as plt

# Setting up basic logging configuration
logging.basicConfig(filename='predictions.log', level=logging.INFO)

# Make predictions on the test set and log the results
for i in range(X_test.shape[0]):
    instance = X_test[i,:].reshape(1, -1)
    prediction = model.predict(instance)
    logging.info(f'Inst. {i} - PredClass: {prediction[0]}, RealClass: {y_test[i]}')
End-to-End Machine Learning

Логування в Python (продовження)

# Function to visualize the predictions from log
with open(logfile, 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    predicted_classes = [int(line.split("Predicted Class: ")[1].split(",")[0]) \
        for line in lines]

    # Perform data analysis, visualization, etc.
    ...
  • Використовуйте логування Python, щоб відстежувати роботу моделі
End-to-End Machine Learning

Візуалізація

  • Аналізуйте продуктивність у часі
  • Перетворюйте сирі вхідні дані та передбачення на інсайти
import matplotlib.pyplot as plt


# Sample data: Random accuracy values for 12 months
months = ["Jan", "Feb", "Mar", ...]
accuracies = [0.86, 0.91, 0.74, ...]

plt.plot(months, accuracies, '-o')
plt.title("Model Accuracy Over Months")
plt.xlabel("Months")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.show()
End-to-End Machine Learning

Приклад візуалізації

Лінійний графік із гіпотетичною точністю моделі за 12 місяців

End-to-End Machine Learning

Логування

  • Фіксація подій

    • Відстеження значень змінних, виклики функцій
    • Інформація для виконання й продуктивності

  • Моніторинг допомагає відстежувати:

    • Використання, продуктивність, помилки/аномалії
2023-08-04 09:15:20 [INFO] Model version 1.2.7 started

2023-08-04 09:15:45 [INFO] Preprocessing input data for prediction

2023-08-04 09:15:47 [DEBUG] Input data shape: (1, 12)

2023-08-04 09:15:48 [INFO] Making prediction

2023-08-04 09:15:50 [DEBUG] Output prediction: [0.78]

...
End-to-End Machine Learning

Приклади візуалізації

  • Корисна метрика для моделі: збалансована точність у часі
  • Виявляйте тренди, перевіряйте, чи не падає якість
  • Оцініть, чи потрібне перенавчання
  • Оберіть метрики, що підходять вашому кейсу

Приклад:

  • Збалансована точність змінюється відносно очікуваної, реальної частоти
  • Може свідчити про проблему
  • Обирайте й оцінюйте

Візуалізація збалансованої точності моделі

End-to-End Machine Learning

Давайте потренуємось!

End-to-End Machine Learning

Preparing Video For Download...