مراقبة نموذج التعلم الآلي ML Model Mentoring

ما هي مراقبة نموذج التعلم الآلي؟

تشير مراقبة نموذج التعلم الآلي إلى التحكم في أداء النموذج وتقييمه لتحديد ما إذا كان يعمل بكفاءة أم لا، حيث يعاني نموذج التعلم الآلي من عدة مشكلات في الأداء بسبب انحراف البيانات ما يستوجب إجراء الصيانة المناسبة لاستعادة الأداء الجيد.

أهمية مراقبة نماذج التعلم الآلي

تقدّم نماذج التعلم الآلي استنتاجات حول البيانات المتغيرة باستمرار، إذ تبدأ حتى النماذج التي دُربت على مجموعات من البيانات الضخمة ذات البيانات الأكثر دقة تبدأ بالتحلل بمرور الوقت، بسبب انحراف البيانات ما يؤدي إلى تنبؤات غير دقيقة تعرض الشركات لمخاطر جسيمة وتحبط ثقة المستخدم النهائي في التطبيقات النهائية.

أسباب انحراف نماذج التعلم الآلي

يعتبر تغيير بيانات الإدخال هو السبب الرئيسي وراء تدهور نماذج التعلم الآلي بمرور الوقت، وقد تتغير بيانات المدخلات بسبب:

البيئة المتغيرة

تتنبأ خوارزميات التعلم الآلي بالمستقبل بناء على البيانات الموجودة وقت بناء النموذج. وبالتالي، تحل مشكلات العمل وفقاً لبيانات تلك الفترة الزمنية. ومع ذلك، فإن البيئة تتغير باستمرار وكذلك البيانات، ما يتطلب تحديث النماذج وفقاً للتغيرات في البيئة.

تغير البيانات التشغيلية

قد يتم تغيير البيانات التشغيلية المدخلة، ويعد خطأ شائعاً جداً لأن فريق هندسة البيانات لديه سيطرة محدودة على مصدر بيانات الإدخال، وقد يحدث ذلك بسبب ديناميكيات الأعمال أو قرارات الأعمال الجديدة للشركة.

كيفية مراقبة نماذج التعلم الآلي

من أجل ضمان فعالية نماذج التعلم الآلي يجب مراقبة عدة متغيرات:

• التحقق من الواقع مقابل التنبؤ: مقارنة تنبؤات النموذج مع بيانات العالم الحقيقي، وتعد أفضل طريقة لتحديد دقة التنبؤات.
• مراقبة توزيع البيانات: يتغير العالم بسرعة من خلال الأحداث المفاجئة مثل جائحة كوفيد-19 والتي أدت إلى تحول كبير في توزيع البيانات. 
• بيانات خالية من الأخطاء: تتطلب نماذج التعلم الآلي بيانات عالية الجودة لإجراء التحليل الأمثل. لذلك، من المهم التأكد مما إذا كانت البيانات صحيحة أم لا. وبالتالي، فإن التنظيف المنتظم للبيانات يضمن جودة البيانات.
• مراقبة التحيز: هو تحيز الذكاء الاصطناعي لصالح أو ضد مجموعات عرقية أو دينية أو غيرها.