São Paulo — InkDesign News — A detecção de data drift é uma preocupação crescente para empresas que utilizam machine learning e deep learning. À medida que os dados mudam, entender o impacto dessas alterações se torna crucial para a precisão dos modelos.
Arquitetura de modelo
Modelos de machine learning muitas vezes enfrentam desafios quando as propriedades de dados entram em transformação, levando a uma deterioração no desempenho. A abordagem padrão sugere que a razão para isso é “data drift” (data drift). Entretanto, essa questão é apenas um sintoma de um problema maior: a falta de compreensão sobre os dados monitorados.
“As equipe de machine learning são ensinadas a procurar data drift somente após a performance do modelo deteriorar.”
(“Most Machine Learning teams are taught to look for data drift only after the performance of the model deteriorates.”)— Especialista em ML, Autor
Treinamento e otimização
Uma técnica comum utilizada por empresas é o monitoramento estatístico, que se utiliza de métricas como Population Stability Index (PSI) e Kullback-Leibler Divergence (KL Divergence) para detectar mudanças. Porém, essas métricas, apesar de precisas, são consideradas limitadas pela sua incapacidade de oferecer um entendimento contextual das alterações.
“Um bom sistema de monitoramento deve ir além de estatísticas e ser um reflexo dos resultados de negócio que o modelo deveria entregar.”
(“A good monitoring system should go beyond Statistics and be a reflection of the business outcomes that the model should deliver.”)— Especialista em ML, Autor
Resultados e métricas
Implementar uma abordagem de monitoramento tridimensional pode melhorar substantialmente a detecção de drift. Camadas de monitoramento estatístico, contextual e comportamental devem convergir para fornecer uma análise eficaz dos modelos. A detecção de drift sozinha não é suficiente; é essencial avaliar o impacto nas operações de negócio.
“A futuras implementações devem observar não apenas a performance do modelo, mas a eficácia das previsões em cenários reais.”
(“Future deployments should monitor not only the model’s performance but also the effectiveness of predictions in real-world scenarios.”)— Especialista em ML, Autor
A compreensão e a interpretação do data drift são fundamentais para melhorar a eficácia dos modelos de machine learning. A pesquisa futura deve focar em soluções mais adaptativas que considerem o contexto e o impacto das mudanças de dados nas empresas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
