Model Drift: Die Achillesferse der KI erklärt

Ein maschinelles Lernmodell ist eine mathematische Darstellung einer Reihe von Regeln, die aus Daten gelernt wurden. Es ist das Ergebnis des Trainingsprozesses eines maschinellen Lernalgorithmus. Das Modell wird dann verwendet, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage neuer, unveröffentlichter Daten zu treffen.

Es gibt viele Arten von Modellen für maschinelles Lernen.

Sie sollten sich mit den vielen Arten des maschinellen Lernens vertraut machen, darunter Entscheidungsbäume, zufällige Gesamtstrukturen, Support-Vektor-Maschinen und neuronale Netze. Jeder Modelltyp hat seine eigenen Stärken und Schwächen und eignet sich für unterschiedliche Arten von Aufgaben.

Um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, müssen Sie dem Algorithmus einen Satz Trainingsdaten bereitstellen. Der Algorithmus verwendet diese Daten dann zusammen mit einem Satz von Regeln, die als Lernalgorithmen bezeichnet werden, um mehr über die Beziehungen und Muster in den Daten zu erfahren. Das resultierende Modell ist eine Reihe mathematischer Gleichungen, die diese Muster erfassen und verwendet werden können, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage neuer, unsäglicher Daten zu treffen.

Was ist Modelldrift?

Modelldrift tritt auf, wenn die Leistung eines maschinellen Lernmodells im Laufe der Zeit aufgrund tatsächlicher Änderungen der Daten, die es als Eingabe verwendet, abnimmt. Es gibt zwei Haupttypen von Modellabweichungen:

Konzeptabweichungen treten auf, wenn sich Beziehungen oder Muster in Daten im Laufe der Zeit ändern. Stellen Sie sich beispielsweise ein maschinelles Lernmodell vor, das darauf trainiert wurde, Kreditkartenbetrug vorherzusagen. Das Modell kann mit einem Datensatz trainiert werden, der einen bestimmten Anteil betrügerischer und nicht betrügerischer Transaktionen enthält. Wenn sich der Anteil betrügerischer Transaktionen im Laufe der Zeit ändert, kann die Leistung des Modells nachlassen, da es das Ergebnis auf der Grundlage der neuen Datenverteilung nicht mehr genau vorhersagen kann. Datendrift tritt auf, wenn sich die Daten selbst im Laufe der Zeit ändern. Stellen Sie sich beispielsweise ein maschinelles Lernmodell vor, das darauf trainiert wurde, Bilder von Tieren zu klassifizieren. Wenn das Modell mit einem Datensatz trainiert wird, der Bilder von Hunden, Katzen und Vögeln enthält, funktioniert es möglicherweise gut mit neuen Bildern dieser Tiere. Wenn dem Modell dann jedoch eine neue Tierart präsentiert wird, die es noch nie zuvor gesehen hat, wie beispielsweise ein Delfin, könnte seine Leistung schlecht sein, da die Daten, mit denen es trainiert wurde, keine Beispiele für Delfine enthalten.

Eine Möglichkeit, die Auswirkungen von Abweichungen zu mindern, besteht darin, das Modell regelmäßig mit neuen Daten zu trainieren, um sicherzustellen, dass es genau und aktuell bleibt. Erfahren Sie mehr über dieses detaillierte technische ML-Modell Drifting (Aporia dotcom; Drifting Concept).

Wie wirkt sich Modelldrift auf Produktions-KI-Systeme aus?

Modellabweichungen können erhebliche Auswirkungen auf KI-Produktionssysteme haben, da sie dazu führen können, dass sie ungenaue Vorhersagen oder Klassifizierungen treffen. Dies kann zu schlechter Leistung und möglicherweise schädlichen Entscheidungen führen. In einigen Fällen kann dies zu einer Fehlfunktion des Systems führen, was zu finanziellen Verlusten oder sogar Sachschäden führen kann.

In produktiven KI-Systemen kann es aufgrund von Änderungen in der Verteilung von Eingabedaten im Laufe der Zeit zu Modellverschiebungen kommen, wie z. B. Änderungen im Kundenverhalten oder in den Marktbedingungen . Es kann auch aufgrund von Änderungen im System selbst passieren, wie z. B. Hardware- oder Software-Updates.

Um die Auswirkungen von Modellabweichungen zu mindern, ist es wichtig, die Leistung von KI-Systemen regelmäßig zu überwachen und Modelle bei Bedarf neu zu trainieren. Techniken wie aktives Lernen und E-Learning können auch verwendet werden, um Modelle an kontinuierliche Änderungen der Eingabedaten anzupassen. Darüber hinaus kann es vorteilhaft sein, Ensemble-Methoden zu verwenden, die mehrere Modelle kombinieren, da dies dazu beitragen kann, die Auswirkungen der Modelldrift zu reduzieren.

Es ist auch wichtig, die zugrunde liegenden Daten und das System gut zu verstehen, um Anzeichen von Drift zu erkennen und die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen, z. B. das Modell neu zu trainieren, Parameter zu optimieren oder mehr Daten zu sammeln.

Können wir KI angesichts des Problems der Modelldrift vertrauen?

Es ist wichtig, sich des Potenzials einer Modelldrift bei der Verwendung von Systemen mit künstlicher Intelligenz (KI) bewusst zu sein, da dies die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Vorhersagen oder Entscheidungen des Modells beeinträchtigen kann. Dies bedeutet jedoch nicht zwangsläufig, dass KI-Systeme unzuverlässig sind.

Der Schlüssel liegt darin, das mit maschinellen Lernmodellen verbundene Risiko zu akzeptieren und zu bewältigen. Dies wird als „Modellrisiko“ bezeichnet, d. h. das Risiko, dass ein maschinelles Lernmodell falsche Vorhersagen oder Entscheidungen trifft, was negative Folgen für seine Besitzer oder seine Benutzer haben kann.

Nehmen Sie zum Beispiel den Fall von Zillow, einem Immobilien- und Mietmarkt. Im Jahr 2021 verzeichnete es Verluste von über 500 Millionen US-Dollar, weil der Immobilienbewertungsalgorithmus die Immobilienwerte überschätzte, was das Unternehmen dazu veranlasste, beim Kauf von Eigenheimen zu viel zu investieren. Infolgedessen musste das Unternehmen seine Belegschaft reduzieren.

Zillow hat wahrscheinlich vor der Bereitstellung des Modells für maschinelles Lernen strenge Tests durchgeführt. Der Produktionsstart erfolgte schrittweise, sodass das Unternehmen seine Leistung beurteilen konnte...