Rumah > Artikel > Peranti teknologi > Selesaikan cabaran pemantauan model pembelajaran mesin dengan pengurusan prestasi model (MPM)
Penterjemah |. Li Rui
Penilai |. Walaupun ledakan data telah memberikan lebih banyak peluang untuk meningkatkan ketepatan membuat keputusan, menganalisis dan memanfaatkan maklumat ini kini lebih memakan masa dan mahal. Akibatnya, perniagaan dalam semua saiz menggunakan model pembelajaran mesin (ML) yang boleh memproses sejumlah besar data dan mengenal pasti corak serta korelasi yang sering diabaikan oleh penganalisis atau mengambil masa yang tidak munasabah. Model ini mempunyai kuasa untuk meningkatkan pembuatan keputusan dan memacu hasil perniagaan yang unggul. Contohnya, sesetengah model pembelajaran mesin boleh membuat ramalan yang sangat tepat tentang seberapa cepat produk tertentu akan dijual pada tahun hadapan untuk meningkatkan perancangan pemasaran dan inventori. Perniagaan lain dapat mengenal pasti transaksi penipuan yang boleh mengakibatkan kehilangan hasil berjuta-juta dolar.
Tetapi dengan peningkatan pergantungan pada model pembelajaran mesin, keperluan untuk memantau prestasi model dan membina kepercayaan dalam kecerdasan buatan telah menjadi lebih mendesak. Tanpa pemantauan model pembelajaran mesin, MLOps dan pasukan sains data akan menghadapi masalah berikut:
Prestasi model yang tidak konsisten. Ini boleh berubah-ubah kerana model pembelajaran mesin dilatih mengenai data sejarah, yang mungkin berbeza daripada data sebenar yang mereka lihat dalam pengeluaran.Sama ada model pembelajaran mesin bertanggungjawab untuk meramal penipuan, meluluskan pinjaman atau menyasarkan iklan, perubahan kecil yang berlaku boleh menyebabkan hanyut model, pelaporan tidak tepat atau berat sebelah—semuanya boleh mengakibatkan kehilangan hasil dan memberi kesan kepada jenama kredibiliti.
Cabaran Pemantauan Model Hari Ini
Sesetengah perusahaan telah menggunakan penyelesaian pemantauan infrastruktur tradisional yang direka untuk menyokong keterlihatan operasi yang luas untuk mengatasi cabaran ini. Yang lain cuba mencipta alat mereka sendiri secara dalaman. Dalam kedua-dua kes, penyelesaian ini sering gagal memenuhi keperluan unik sistem pembelajaran mesin. Tidak seperti sistem perisian tradisional, prestasi sistem pembelajaran mesin tidak menentu dan bergantung pada pelbagai faktor seperti kemusim, arah aliran tingkah laku pengguna baharu dan selalunya sistem data huluan berdimensi tinggi. Contohnya, model iklan yang berfungsi dengan sempurna mungkin perlu dikemas kini apabila musim cuti baharu tiba. Begitu juga, model pembelajaran mesin yang dilatih untuk mengesyorkan kandungan di Amerika Syarikat mungkin tidak diterjemahkan dengan baik kepada pendaftaran pengguna antarabangsa. Sebagai alternatif, perniagaan sering menghadapi masalah tidak dapat membuat skala kerana model yang sudah lapuk, masa penyelesaian masalah pengeluaran yang terbuang dan kos tambahan untuk penyelenggaraan alat dalaman.
Untuk membolehkan keterlihatan dan kebolehjelasan dalam model pembelajaran mesin dan mengatasi cabaran pemantauan model biasa, perusahaan memerlukan penyelesaian yang boleh memantau, mentafsir, menganalisis dan menambah baik model pembelajaran mesin dan menerima pakai model Pengurusan Prestasi (MPM) dengan mudah.
Cara Pengurusan Prestasi Model (MPM) Menangani Prestasi dan Bias
Pengurusan Prestasi Model (MPM) menilai semula nilai dan prestasi perniagaan model secara berterusan dan automatik, mengeluarkan makluman tentang prestasi model dalam pengeluaran dan membantu pembangun bertindak balas secara proaktif pada tanda pertama berat sebelah. Oleh kerana Pengurusan Prestasi Model (MPM) menjejaki gelagat model dari latihan hingga keluaran, ia juga boleh menerangkan faktor yang membawa kepada ramalan tertentu. Menggabungkan pemantauan model dengan tonggak kebolehcerap pembelajaran mesin yang lain seperti kebolehjelasan dan keadilan model menyediakan jurutera pembelajaran mesin dan saintis data dengan kit alat komprehensif yang boleh dibenamkan ke dalam aliran kerja pembelajaran mesin mereka, dan menyediakan satu papan pemuka merentas pengesahan model dan kes penggunaan pemantauan. Perusahaan mendapat manfaat daripada pengurusan prestasi model (MPM) bukan sahaja kerana ia menjadikan pemantauan model lebih cekap, tetapi juga kerana ia mengurangkan kejadian berat sebelah yang membawa kepada denda kawal selia yang mahal atau kerosakan reputasi. Model pembelajaran mesin memerlukan pemantauan dan latihan semula model berterusan sepanjang kitaran hayatnya. Pengurusan Prestasi Model (MPM) membolehkan pembangun bukan sahaja memperoleh keyakinan dan kecekapan yang lebih tinggi dalam model mereka, tetapi juga memahami dan mengesahkan sebab dan proses di sebalik keputusan AI mereka.
Tajuk asal: Menyelesaikan Cabaran Pemantauan Model ML dengan Pengurusan Prestasi Model (MPM) , Pengarang: Krishnaram Kenthapadi
Atas ialah kandungan terperinci Selesaikan cabaran pemantauan model pembelajaran mesin dengan pengurusan prestasi model (MPM). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!