35、机器学习模型的维护、发展阶段与常见设计模式

机器学习模型的维护、发展阶段与常见设计模式

1. 模型陈旧问题与监控

模型陈旧可能由多种原因导致，定期重新训练模型有助于随时间提升其性能。以下是一些关键的监控要点：
- 特征值分布监控 ：对比特征值的当前分布与开发阶段使用的分布，确保数据特征的稳定性。
- 标签值分布监控 ：监测标签值的分布，防止数据漂移导致标签分布失衡或偏移。
- 上游数据源监控 ：若模型依赖外部数据源（如第三方流量 API 或天气 API），需设置监控以检查这些数据源的变化。
- 预测分布监控 ：建立系统监控预测分布，并在可能的情况下，在生产环境中评估预测质量。

完成监控步骤后，回顾业务用例并客观准确地评估机器学习模型对业务绩效的影响是有益的。这可能会带来新的见解，开启新的机器学习项目，使生命周期重新开始。

2. AI 就绪的三个阶段

不同组织在构建机器学习解决方案时处于不同的 AI 就绪阶段，通常可分为战术、战略和转型三个阶段。

2.1 战术阶段：手动开发

此阶段的组织刚开始探索 AI 的潜力，专注于短期项目。AI/ML 用例较为狭窄，多关注概念验证或原型，与业务目标的直接联系可能不清晰。执行主要由个人贡献者推动或完全外包给合作伙伴，获取组织内大规模、高质量数据集可能有困难。
- 缺乏统一流程 ：没有一致的解决方案扩展流程，ML 工具临时开发。
- 数据管理困难