Wie vergleichen Sie Machine Learning-Modelle bei der Bereitstellung?

1 Modellieren von Leistungsmetriken

Eine Möglichkeit, Machine Learning-Modelle bei der Bereitstellung zu vergleichen, besteht darin, Metriken zu verwenden, die messen, wie gut sie ihre Ziele erreichen. Abhängig von der Art des Modells und der Problemdomäne können Sie Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score, ROC-AUC,, MAE oder R-Squared verwenden. Anhand dieser Metriken können Sie beurteilen, wie genau, zuverlässig und konsistent Ihre Modelle bei Vorhersagen oder Klassifizierungen sind. Metriken allein reichen jedoch nicht aus, um Modelle in der Bereitstellung zu vergleichen. Sie müssen auch andere Faktoren berücksichtigen, z. B. die Datenqualität, die Auswirkungen auf das Geschäft und das Feedback der Benutzer.

2 Datenqualität und Drift

Eine weitere Möglichkeit, Machine Learning-Modelle bei der Bereitstellung zu vergleichen, besteht darin, die Qualität und Verteilung der von ihnen verwendeten und erzeugten Daten zu überwachen. Die Datenqualität bezieht sich darauf, wie vollständig, genau und konsistent die Daten sind. Datendrift bezieht sich darauf, wie sich die Daten im Laufe der Zeit ändern und von den ursprünglichen Annahmen oder Erwartungen abweichen. Sowohl die Datenqualität als auch die Datendrift können sich auf die Leistung und Gültigkeit Ihrer Modelle in der Bereitstellung auswirken. Daher müssen Sie nach Datenqualitätsproblemen suchen, z. B. nach fehlenden Werten, Ausreißern oder Fehlern, und nach Problemen mit der Datendrift, z. B. Konzeptabweichung, Kovariatenverschiebung oder Verteilungsverschiebung. Sie können Techniken wie Datenprofilerstellung, Datenvalidierung oder Erkennung von Datenabweichungen verwenden, um diese Probleme zu identifizieren und zu beheben und zu vergleichen, wie sie von verschiedenen Modellen behandelt werden.

3 Geschäftliche Auswirkungen und Wert

Eine dritte Möglichkeit, Machine Learning-Modelle bei der Bereitstellung zu vergleichen, besteht darin, ihre Auswirkungen und ihren Wert auf die Geschäftsziele und -ergebnisse zu messen. Das bedeutet, über die technischen Metriken hinauszugehen und zu prüfen, wie sich die Modelle auf die wichtigsten Leistungsindikatoren

4 Benutzerfeedback und -verhalten

Eine vierte Möglichkeit, Machine Learning-Modelle bei der Bereitstellung zu vergleichen, besteht darin, Benutzerfeedback und -verhalten zu sammeln und zu analysieren. Benutzerfeedback bezieht sich darauf, wie die Benutzer die Modelle wahrnehmen und bewerten, z. B. ihre Zufriedenheit, ihr Vertrauen oder ihre Präferenz. Das Benutzerverhalten bezieht sich darauf, wie die Benutzer interagieren und auf die Modelle reagieren, z. B. ihr Engagement, ihre Bindung oder ihre Konversion. Sowohl das Feedback als auch das Verhalten der Benutzer können wertvolle Erkenntnisse darüber liefern, wie die Modelle die Bedürfnisse und Erwartungen der Benutzer erfüllen. Sie können Techniken wie Umfragen, Bewertungen, Rezensionen oder Analysen verwenden, um Benutzerfeedback und -verhalten für verschiedene Modelle zu sammeln und zu vergleichen.

5 Best Practices und Herausforderungen

Der Vergleich von Machine Learning-Modellen in der Bereitstellung ist keine einfache Aufgabe und erfordert einen systematischen und kontinuierlichen Prozess der Überwachung, Bewertung und Verbesserung der Modelle. Dabei ist es wichtig, klare und relevante Vergleichskriterien und Metriken zu definieren, die mit den Modellzielen, der Problemdomäne und den Erwartungen der Stakeholder übereinstimmen. Darüber hinaus sollten Daten aus verschiedenen Quellen und Perspektiven gesammelt werden, z. B. aus technischen Metriken, Datenqualität, geschäftlichen Auswirkungen und Benutzerfeedback. Experimente und Kontrollen sollten verwendet werden, um kausale Effekte zu isolieren und abzuschätzen. Darüber hinaus sollten Ergebnisse und Erkenntnisse effektiv mit Visualisierungen kommuniziert werden, die wichtige Erkenntnisse und Trends hervorheben. Schließlich sollten die Modelle auf der Grundlage der Ergebnisse und des Feedbacks aktualisiert und iteriert werden, um sich an sich ändernde Daten, Umgebungen und Benutzerbedürfnisse anzupassen.

6 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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