機器學習已經成為企業提高運營效率和數據驅動決策的重要工具。

隨著企業對機器學習模型的信任度增強，確保機器學習的成果符合企業預期至關重要。因此，對機器學習模型的監控逐漸受到企業的關注。

簡而言之，監控機器學習的過程主要是指對其表現情況進行持續評估，包括收集模型輸出的數據、與預期效果進行對比及識別差異。

監測的主要目標是確認模型正確并如期運轉，及時發現并解決潛在問題。

然而，即使這項工作如此重要，依然被許多企業忽視。

因此，這篇文章會帶大家一起探討監控機器學習模型的重要性。

1、機器學習模型很容易發生數據漂移

監測機器學習模型的首要原因是機器學習很容易發生數據漂移。當機器已經學習過的數據和它正在測試的數據不同時，就會發生數據漂移。這就會導致模型的準確度下降，甚至在某些情況下不再發揮作用。

通過監測模型，企業可以及早檢測到數據漂移情況，并及時糾正。這就可以保證機器學習模型的準確度和可信度，從而達到預期效果。

2、及時發現錯誤

監測模型的另一個重要作用是及時發現錯誤。即使模型代碼或數據有一個很小的錯誤，都可能給企業帶來重大損失。監控模型就能及時發現問題，并在產生重大影響之前解決問題。

模型監測使企業能夠在事故發生之前鎖定潛在風險，并解決問題。從長遠來看，有效節省了企業的時間和金錢成本。

3、法規遵從性

遵守法律是各行業企業的一個重要關注點。無視法規將面臨昂貴的處罰、法律訴訟以及聲譽損害。各個行業，如醫療和金融，都有嚴格的法規來管理機器學習模型的使用。

通過監控機器學習模型，企業可以確保它們遵守了適用的法規。同時，也使企業能及時鎖定并解決可能會發生的問題，從而確保企業在法律規定范圍內管理和運營數據。

4、增強模型性能

監控機器學習模型使企業有機會提高機器學習模型的性能。通過收集模型的性能數據，企業可以找到能幫助企業微調模型參數、改善模型精準度的模式和趨勢。

此外，持續監測使企業能夠抓住機會，使用新的科技或技術優化模型性能。這樣可以幫助企業在行業中獲得競爭優勢，甚至處于行業領軍地位。

5、更好的決策

監控機器學習模型可以使企業做出更明智的決策。監控模型在企業決策過程中起著重要作用。通過模型監控，企業就能保證決策過程所參考的數據是精確且可信賴的。

監控給企業提供識別數據錯誤或偏差的機會，從而確保決策的公正和客觀。

6、機器學習方法相較于其他方法的獨特之處

機器學習監控技術包括持續性數據分析，以確保機器學習模型正常運行。

以下是機器學習監控不同于其他模型監控的特點：

①持續監控：一方面，傳統的監控模型通常在特定的時間間隔內進行，如日每次或周每次。另一方面，機器學習監控包括持續性的實時監控。這允許企業快速發現、解決潛在問題。

②主動識別問題：傳統的模型監控系統只能識別已經發生的問題。但機器學習監控是足夠主動的，允許企業積極的干預，防止問題產生，也能見微知著，將問題扼殺在萌芽時。

③自動化：監控是高度自動化的，它利用先進的算法和機器學習模型監測數據異常及偏離預期的行為。這也縮減了人工監測的需求，可以快速識別問題。

④可測量性：監控基于機器學習系統的可擴展性很高，有利于監測大量的數據集和系統。這使得它特別適用于需要監測大量數據、有復雜系統的企業。

⑤預測分析：通過利用預測性分析來識別數據中的模型和趨勢，幫助企業識別潛在的問題。也允許積極的干預，以防問題發生。

⑥用戶化：機器學習監控根據客戶的特定需求而定制，允許制定解決特定困難、滿足特定需求的監控解決方案。

采用機器學習監控，企業可以獲得基于可信數據的更明智的觀點，并基于機器學習模型獲得更好的結果。

7、有效的機器學習模型監控的最佳實踐

以下是一些有效的機器學習監控優秀行為：

①設置不同的性能指標，并定期監控；

②持續跟蹤、監控數據質量和模型輸入；

③設置警報，在模型超出預期范圍時提醒相關人員；

④定期檢查和更新模型以確保它們的精準度和可信度；

⑤進行強力測試，并驗證測試過程，捕捉錯誤和偏差；

⑥記錄所有的變化，更新模型的透明度和問責機制

⑦培養一種圍繞模型監測和管理、不斷學習和改進的文化。

總結

忽視監控機器學習模型會給企業帶來嚴重的災難，比如數據精確度下降、數據偏差增多等給企業帶來重大損失的錯誤。監控模型對于依賴機器學習模型的企業至關重要。監控機器學習模型需要持續的精力和努力，但就長遠來看，這些付出都是值得的。因此，定期監測機器學習模型，確保性能的持續性和精準度，對于企業而言至關重要。

原文標題：You should never neglect to monitor your machine-learning models

原文作者：Prasanna Chitanand