機械学習モデル開発におけるデータ侵害の影響

データ侵害とは何ですか?

機械学習モデルの開発中には、技術的なエラーがよく発生します。意図しないエラーも検査によって発見できます。ほとんどのエラーはモデルのパフォーマンスに直接反映されるため、その影響は簡単に目立ちます。ただし、データ侵害の影響はさらに潜行的です。モデルが一般公開されない限り、その存在を検出することは困難です。現実のシナリオでモデルが直面する状況は目に見えないためです。

データ侵害により、モデル作成者は、両方のデータセットの非常に高い評価メトリクスを通じて、モデルが探していた最適な状態を達成したという錯覚を覚える可能性があります。ただし、モデルが実際に運用されると、テスト実行時よりもパフォーマンスが低下する可能性が高いだけでなく、アルゴリズムのチェックと調整にさらに多くの時間が必要になります。機械学習モデラーは、開発段階と運用段階で矛盾した結果に直面することがあります。

データ漏洩の原因と影響

この情報の導入は意図的ではなく、データの収集、集計、準備のプロセス中に発生します。多くの場合、それは微妙で間接的なものであるため、検出して排除することが困難です。トレーニング中に、モデルはこの追加情報と目標値の間の相関関係または強い関係をキャプチャし、予測の方法を学習します。ただし、リリースされると、この追加情報は利用できなくなり、モデルの失敗につながります。

データの集約と準備の段階では、統計データの分布を利用する内挿やデータ スケーリングなどの統計変換が適用されることがあります。したがって、トレーニング セットとテスト セットを処理する前にこれらの補正をデータセット全体に適用しても、同じ結果は得られません。この場合、テスト データの分布はトレーニング データの分布に影響を与えます。

たとえば、時系列データは、特徴の 100 個の値を含むデータ シーケンスとして考えることができます。このシーケンスを 50 個の値からなる 2 つの同一のグループに分割した場合、2 つのグループの平均や標準偏差などの統計的特性は同じではなくなります。時系列予測タスクでは、k 分割相互検証を適用してモデルのパフォーマンスを評価できます。このプロセスでは、検証セットに過去のデータ インスタンスが導入され、トレーニング セットに将来のインスタンスが導入される場合があります。

同様に、実際の運用環境では、データ漏洩のない機械学習モデルはテスト結果よりも優れたパフォーマンスを示し、データ漏洩の影響が少ないことがよくあります。

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