Veri kayması

Gelen verilerde ne değişti?

Veri kayması, model girdilerinin dağılımının seçilen bir referansa göre değişmesidir. Karşılaştırmada eğitim verileri veya önceki bir kullanım dönemi esas alınabilir; hangi referansın kullanıldığı belli olmalıdır. Kategori sıklıkları veya değer aralıkları gibi özellikler incelenir. Kayma sinyali olası bir değişime işaret eder. Bunun daha fazla yanlış tahmine yol açıp açmadığı ayrıca değerlendirilmelidir. Girdilerle hedef arasındaki ilişkinin değiştiği de yalnızca bu sinyalden çıkarılamaz.

Kurgusal bir görsel sınıflandırma sisteminde yeni çekim cihazının kullanılmaya başlanmasından sonra, yetersiz ışıkta çekilmiş fotoğrafların payı artar. Karşılaştırma için referans dönemi ve gözlenen çekim koşulları kaydedilir. Ardından hatalardaki olası değişimi incelemek için ilgili görseller ve iş açısından kontrol edilmiş sınıfları ele alınır. Çekim uygulamasının gerçekten değişip değişmediği veya aktarım ya da işleme hatası bulunup bulunmadığı da araştırılır. Dikkat çeken veri karşılaştırması bu araştırmayı başlatmak için bir nedendir; cihazın arızalı olduğunu veya yeni bir model gerektiğini kanıtlamaz.

Kaynaklar

• Microsoft Learn · Azure Machine Learning model monitoring

• IBM · What is model drift?