10、机器学习模型漂移监测与管理

机器学习模型漂移监测与管理

1. 相关概念区分

在机器学习领域，MLOps、ModelOps 和机器学习生命周期（ML life cycle）虽有相似和重叠之处，但也存在重要区别。MLOps 主要关注机器学习模型的管理，而 ModelOps 涵盖了更广泛的实践，用于管理任何类型软件应用程序的整个生命周期。机器学习生命周期则为有效构建和部署机器学习模型提供了结构和步骤。

2. 模型漂移（Model drift）

2.1 定义与影响

模型漂移指的是机器学习模型的性能随时间下降，通常是由于底层数据分布的变化，或者输入特征与目标变量之间的关系发生改变。在生产环境中，检测和解决模型漂移对于维持模型的准确性和可靠性至关重要。

2.2 类型

• 概念漂移（Concept drift） ：输入特征与目标变量之间的关系随时间发生变化。这可能是由不断演变的趋势、客户偏好的改变或其他影响底层数据模式的外部因素引起的。为了捕捉这些变化并保持模型性能，需要对模型进行更新。
• 数据漂移（Data drift） ：即使输入特征与目标变量之间的关系保持不变，输入特征的分布也会随时间发生变化。这可能是由于数据收集过程的改变、用户行为的转变或其他影响输入数据的因素导致的。检测数据漂移可以及时调整数据预处理和特征工程步骤，确保模型的准确性和相关性。

2.3 测量技术

• 性能指标监测 ：定期在新的、未见过的数据上监测关键性能指标（如准确