25、数据科学：从机器学习治理到真实案例剖析

数据科学：从机器学习治理到真实案例剖析

1. 机器学习开发的多面性

在机器学习领域，开发涉及多个维度。下面我们来回顾一下机器学习开发与数据管理相关的几个方面：
- 掌握特征工程 ：特征是机器学习模型的基石，保存并使其易于访问至关重要。使用特征存储不仅有助于模型开发，还能提供谱系追踪，确保数据转换的清晰性，消除训练和实时应用之间的潜在差异。
- 完善数据处理 ：模型训练的核心数据常常丢失，这使得模型参数的重现变得复杂。但借助Managed MLflow等工具，数据集会被精心记录，确保机器学习模型开发周期的无缝衔接。
- 优化模型训练 ：从构思到将机器学习模型投入生产的过程很少是一帆风顺的。模型选择涉及严格的评估、方法学考虑和持续的微调。使用MLflow等平台，每次迭代（以及相关指标）都会被记录下来，确保模型训练过程的透明度。

1.1 模型部署与监控

模型部署后，确保其准确性的工作并未结束，还需要持续监督，特别是当模型适应现实场景时。监控涵盖以下几个方面：
| 监控方面 | 具体内容 |
| ---- | ---- |
| 概念漂移 | 现实世界的变量，如市场变化或不断演变的商业策略，可能会极大地影响模型结果。 |
| 数据调整 | 虽然有意的数据更改可能易于跟踪，但数据收集或表示方面的意外变化可能会导致模型不一致。 |
| 偏差 | 除了统计不平衡之外，偏差还可能表现为对不同群体的不平等对待，因此需要严格检查潜在的差异。 |

为了实现成功的机器学习治理，建立性能阈值、