МОНІТОРИНГ ДРЕЙФУ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ В ПРОДУКЦІЙНИХ ПАЙПЛАЙНАХ: МЕТОДИ, МЕТРИКИ ТА АСПЕКТИ РОЗГОРТАННЯ

Анотація

Актуальність дослідження зумовлена необхідністю забезпечення стабільності та ефективності моделей машинного навчання в умовах динамічних змін даних. Проблема дрейфу моделей – це зміна статистичних характеристик вхідних даних або залежностей між ознаками та цільовою змінною, що призводить до зниження точності прогнозів. Виявлення та моніторинг дрейфу в реальному часі є важливими для стабільної роботи моделей, особливо в таких галузях, як фінанси, охорона здоров’я, кібербезпека, де зміни вхідних даних або умов можуть значно вплинути на результативність моделей. Метою статті є дослідження методів моніторингу дрейфу моделей машинного навчання, зокрема в рамках інтеграції в CI/CD пайплайни для забезпечення їхньої стабільності у реальних умовах. Окрему увагу приділено типам дрейфу (data drift, concept drift, label drift) та метрикам для їх виявлення. Методи дослідження включають аналіз існуючих інструментів для моніторингу та виявлення змін у поведінці моделей на прикладі фінансового прогнозування, а також оцінку ефективності інтеграції моніторингу в CI/CD. Наукова новизна полягає у запропонованому комплексному підході до виявлення дрейфу та інтеграції моніторингу в виробничі пайплайни за допомогою передових інструментів, таких як Google Vertex AI, AWS SageMaker, та TensorFlow Extended, що дозволяє забезпечити автоматичне реагування на зміни в даних. Використання таких технологій підвищує точність прогнозів і зменшує кількість помилок у реальному середовищі. Дослідження підтверджує важливість інтеграції моніторингу дрейфу в безперервний процес оновлення та адаптації моделей для забезпечення їхньої ефективності в умовах постійно змінюваних даних. Висновки показують, що інтеграція систем моніторингу дрейфу в CI/CD пайплайни значно покращує стабільність і ефективність моделей. Своєчасне виявлення дрейфу дозволяє оперативно коригувати моделі, що знижує ймовірність їх деградації. Виявлено, що для досягнення стабільності моделей важлива автоматизація моніторингу, який дозволяє оперативно реагувати на зміни без потреби в ручному втручанні. Це підвищує ефективність системи та знижує ризики, пов’язані з погіршенням якості прогнозів.