In der Welt der Unternehmens-AI ist Datendrift zu einem großen und etwas unvermeidlichen Problem geworden. Das Verständnis und das Management von Datendrift ist unerlässlich, um die Relevanz und Zuverlässigkeit von AI-Workflows und -Projekten aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass sie angesichts sich schnell entwickelnder realer Daten wertvolle Erkenntnisse liefern. Die richtige Verwaltung von Datendrift hilft dabei, dynamische AI-Modelle aufrechtzuerhalten, die sich leicht an Ihre sich ständig ändernde Geschäftsumgebung anpassen lassen und es Unternehmen ermöglichen, immer einen Schritt voraus zu sein – und ihre Wettbewerber.
Dieser Artikel untersucht, was Datendrift ist, warum es wichtig ist, den Unterschied zwischen Datendrift und Konzeptdrift, die Bedeutung dynamischer Modelle und wie eine AIfähige Daten-Storage-Infrastruktur dazu beiträgt, Datendrift zu verhindern.
Was ist Datendrift?
Datendrift bezieht sich auf das Phänomen, bei dem sich die statistischen Eigenschaften der Eingabedaten, die zum Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen verwendet werden, im Laufe der Zeit ändern. Einfacher ausgedrückt, stellen die Daten, auf die das Modell ursprünglich trainiert wurde – die Eingabedaten – die neuen Daten, auf die das Modell stößt, nicht mehr genau dar. Diese Änderung kann schrittweise oder abrupt erfolgen und kann sich aus verschiedenen Faktoren ergeben, wie z. B. Veränderungen des Kundenverhaltens, Änderungen der Umgebungsbedingungen oder Änderungen der Datenerfassungsmethoden.
Beispiele für Datendrift in realen Szenarien
Finanzen
Im algorithmischen Handel kann ein Modell, das auf historische Marktdaten trainiert wird, bei sich wandelnden Marktbedingungen Datenabweichungen erfahren. Plötzliche wirtschaftliche Ereignisse oder Änderungen der Politik können zu Veränderungen der Aktienkurse und der Handelsmuster führen, was sich auf die vorausschauende Genauigkeit des Modells auswirkt.
Gesundheitswesen
Ein vorausschauendes Modell, das auf Patientendaten zur Identifizierung von Krankheitsrisiken trainiert wurde, kann auf Datendrift stoßen, wenn es im Laufe der Zeit Veränderungen bei Bevölkerungsdemografie, Lebensstilmustern oder Gesundheitspraktiken gibt. Diese Verschiebungen können die Fähigkeit des Modells beeinträchtigen, genaue Vorhersagen zu treffen, was letztendlich die Behandlung und die Behandlungsergebnisse beeinträchtigen könnte.
E-Commerce
Ein E-Commerce-Empfehlungssystem, das sich auf das Benutzerverhalten verlässt, kann mit Datendrift konfrontiert werden, wenn es Änderungen bei den Verbraucherpräferenzen, Einkaufsgewohnheiten oder der Produktverfügbarkeit gibt. Neue Trends oder Veränderungen der Kundenpräferenzen können die Effektivität des Empfehlungsmodells und letztendlich die Kundenerfahrung beeinträchtigen.
Klimaüberwachung
Bei Modellen, die Wettermuster oder Klimaänderungen vorhersagen, kann es aufgrund von Veränderungen der Umgebungsbedingungen zu Datenabweichungen kommen. Faktoren wie Entwaldung, Urbanisierung oder globaler Klimawandel können zu Veränderungen der Datenmuster führen, die die Prognosegenauigkeit des Modells beeinträchtigen.
Cybersicherheit
Ein Eindringlingserkennungssystem kann auf Datendrift treffen, wenn es Änderungen in den Taktiken und Techniken gibt, die von Cyberangreifern verwendet werden. Wenn sich die Bedrohungslandschaften weiterentwickeln, muss sich das Modell an neue Muster böswilligen Verhaltens anpassen, um seine Effektivität aufrechtzuerhalten.
Warum spielt Datendrift eine Rolle?
Einfach ausgedrückt: Datendrift erschwert die Performance von AI-Modellen. Es geht um die Idee „Garbage-in, Garbage-out“. Wenn AI-Modelle veraltete Daten verwenden, treffen sie veraltete Entscheidungen. In einer Welt, in der täglich 2,5 Billionen Byte an Daten erstellt werden, können es sich Unternehmen nicht leisten, an veralteten Daten zu arbeiten.
Fehlerhafte, AI-modellbasierte Entscheidungen können zu kostspieligen Fehlern in realen Anwendungen führen. Ein Verkaufsprognosemodell kann beispielsweise die Nachfrage falsch einschätzen, wenn es keine Änderung der Kundenpräferenzen in Betracht zieht. Wie bereits erwähnt, können veraltete oder veraltete Modelle aufgrund von Datendrift auch zu finanziellen Verlusten, geringerer Kundenzufriedenheit und verpassten Gelegenheiten führen.
Konzeptdrift und Bedeutung dynamischer Modelle
AI-Modellerstellung konzentriert sich darauf, die Funktion F zu finden, die Eingabedaten x über den Modus y=F(x) einer Ausgabe y (die Vorhersage, Entscheidung oder Aktion) zuordnet. Aber Modelle können in einer hochdynamischen Welt in einer sich entwickelnden Geschäftsumgebung nicht statisch bleiben.
Wenn Datendrift die Eingabe von Geschäftsdaten x die Änderung umfasst, umfasst Konzeptdrift die Änderung der Ausgabe y (das gewünschte Geschäftsergebnis wird modelliert). In beiden Fällen muss sich das Modell F dynamisch ändern, wenn es zu Abweichungen bei Eingaben und/oder Ergebnissen kommt.
Konzeptdrift kann die Performance von Modellen für maschinelles Lernen erheblich beeinträchtigen, indem sie Folgendes verursacht:
Modellabbau
Wenn sich die zugrunde liegende Datenverteilung weiterentwickelt, kann das Modell im Laufe der Zeit weniger genau werden. Die anfänglichen Muster und Beziehungen, die während des Trainings gelernt wurden, bleiben möglicherweise nicht mehr erhalten, was zu einem Rückgang der vorausschauenden Performance führt.
Reduzierte Generalisierung
Modelle, die einen Konzeptdrift erleben, haben möglicherweise Schwierigkeiten, sich gut auf neue, unsichtbare Daten zu verallgemeinern. Das während der Schulung gewonnene Wissen kann weniger anwendbar werden, da das Modell auf Eingabefunktionen stößt, die sich von denen in der Trainingsphase unterscheiden.
Erhöhte falsche Positiv-/Negativwerte
Konzeptabweichungen können zu Fehlklassifizierungen führen, was zu höheren Raten falscher Positiv- oder falsch negativer Ergebnisse führt. Dies ist besonders bei Anwendungen wie dem Gesundheitswesen oder der Finanzabteilung problematisch, bei denen genaue Vorhersagen entscheidend sind.
Herausforderungen bei der Anpassung
Modelle müssen sich an sich ändernde Datenmuster anpassen, um die Effektivität zu erhalten. Wenn Sie sich nicht schnell an die Konzeptabweichung anpassen, kann dies zu veralteten Modellen führen, die ungenaue Vorhersagen liefern und möglicherweise zu einer schlechten Entscheidungsfindung führen.
Hohe Ressourcennutzung
Die Bewältigung von Konzeptabweichungen kann zusätzliche Rechenressourcen und Umschulungsbemühungen erfordern. Regelmäßige Modellaktualisierungen und Neukalibrierungen können erforderlich sein, um mit den sich entwickelnden Datenmustern Schritt zu halten und den allgemeinen Ressourcenbedarf zu erhöhen.
Risiko der Modellalterung
Wenn Konzeptdrift nicht angemessen verwaltet wird, können Modelle veraltet sein und ihre Effektivität verlieren. Dies ist besonders bei Anwendungen wichtig, bei denen zeitnahe und genaue Vorhersagen von entscheidender Bedeutung sind, wie z. B. Betrugserkennung oder autonome Systeme.
Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung
In Szenarien, in denen Modelle des maschinellen Lernens wichtige Entscheidungen treffen, kann eine Konzeptabweichung zu unzuverlässigen Vorhersagen und möglicherweise zu suboptimalen Entscheidungen und Ergebnissen führen.
Um zu verhindern, dass AI-Modelle von jeder Art von Drift betroffen sind, müssen die Modelle selbst dynamisch sein.
Stellen Sie sich vor, Sie erstellen ein Modell für maschinelles Lernen, um Aktienkurse oder Kundenverhalten vorherzusagen. Sie schulen sie in Bezug auf einige Daten, und sie funktionieren gut. Dann ändert sich die Umgebung, in der Ihr Modell arbeitet. Kundenpräferenzen ändern sich, die Marktdynamik entwickelt sich weiter und plötzlich ist Ihr Modell möglicherweise nicht mehr so scharf wie früher.
Hier treten die Herausforderungen auf. Statische Modelle, die sich nicht an Veränderungen in ihrer Umgebung anpassen, haben in dynamischen Umgebungen Schwierigkeiten. Es ist so, als würde man versuchen, eine Karte zu verwenden, die nie aktualisiert wird – nicht sehr hilfreich, wenn sich die Landschaft ständig verändert.
Die Folgen? Veraltete Modellergebnisse bedeuten Vorhersagen, die nicht mehr genau sind, was zu allen oben genannten Problemen führen kann. Wenn Sie sich bei der Entscheidungsfindung auf diese Vorhersagen verlassen, treffen Sie möglicherweise Entscheidungen auf der Grundlage veralteter Informationen. Stellen Sie sich eine Wetterprognose vor, die das sich ändernde Klima nie berücksichtigt – nicht sehr zuverlässig.
Fehlerhafte Ausgaben können auch Probleme verursachen. Wenn Ihr Modell die sich ändernden Muster in den Daten falsch interpretiert, ist es wie ein GPS, das Sie auffordert, sich nach links in einen See zu verwandeln, weil es nicht weiß, dass sich die Straße verändert hat. Es ist nicht nur unpraktisch, sondern kann auch echte Konsequenzen haben.
Die Erkenntnis ist, dass Modelle so dynamisch sein müssen wie die Welt, in der sie tätig sind. Regelmäßige Updates, ständige Überwachung und vielleicht ein Hauch von maschinellem Lernen können dazu beitragen, sie mit der sich ständig ändernden Datenlandschaft im Einklang zu halten. In einer dynamischen Welt müssen auch Ihre Modelle dynamisch sein.
Daten- und Konzeptdrift erkennen
Das Erkennen von Daten- und Konzeptdrift ist wie das Aushändigen Ihrer AI-Modelle mit einer Brille, um Veränderungen in ihrer Umgebung zu erkennen.
Warum ist eine zeitnahe Erkennung so wichtig?
Stellen Sie sich vor, Sie steuern ein Schiff durch die sich ständig verändernden Meere. Wenn Sie keine Verschiebung der aktuellen oder eine Änderung der Wettermuster bemerken, könnten Sie von der Strecke gehen. Dasselbe gilt für Modelle für maschinelles Lernen, die durch sich entwickelnde Daten navigieren.
Das Erkennen von Drift sowohl in Eingabe- als auch in Ausgabedaten ist wie ein Radar für Änderungen. Es geht nicht nur darum, auf den Weg zurückzublicken, den Sie bereist haben, sondern auch darum, den Horizont für das, was als Nächstes kommt, im Auge zu behalten.
Wie machen Sie das also? Für die Eingabe von Datendrift können statistische Methoden wie Kolmogorov-Smirnov-Tests oder fortgeschrittenere Methoden wie der Page-Hinkley-Test wie Datenwettervorhersager sein. Sie helfen Ihnen zu erkennen, wann sich die Muster in Ihren Eingabedaten zu verschieben beginnen, und geben Ihnen einen Überblick.
Wenn es um Ausgabedaten geht, kann die Überwachung von Änderungen der Vorhersagegenauigkeit oder der Fehlerraten ein verräterisches Zeichen sein. Wenn Ihr Modell es gestern angriff, aber plötzlich zu schlagen beginnt, ist es ein Warnsignal.
Und vergessen Sie nicht die Rolle von Algorithmen für maschinelles Lernen. Sie dienen nicht nur dazu, Vorhersagen zu treffen, sondern können auch Vormund vor Drift sein. Zusammenfügen von Methoden, die mehrere Modelle kombinieren, kann wie ein Rat intelligenter Älterer agieren und jeweils ihre Perspektive zu den Datenverschiebungen bringen.
Online-Lernen ist ein weiterer Superheld in dieser Geschichte. Es ist, als hätte man ein Modell, das nicht nur aus seiner Vergangenheit lernt, sondern sich spontan anpasst und angesichts sich entwickelnder Datenlandschaften immer auf dem neuesten Stand bleibt.
Es gibt auch Tools, die speziell für die Drifterkennung entwickelt wurden. Betrachten Sie sie als unsere „Machine Learning Sidekicks“, die mit Algorithmen ausgestattet sind, um den Alarm auszulösen, wenn sich etwas in der Datenatmosphäre ändert.
Kurz gesagt: Beim Erkennen von Drift geht es nicht nur darum, zurückzublicken und zu sagen: „Oh, es hat sich geändert.“ Es geht darum, Modelle mit den Sensoren und Tools auszustatten, um diese Änderungen vorherzusehen, um sicherzustellen, dass sie in den sich ständig verändernden Gewässern von Daten auf Kurs bleiben.
So passen Sie Modelle an Drift an
Stellen Sie sich Datendrift als komplizierten Tanz vor, an den sich Ihre Modelle ständig anpassen müssen. Wenn die Daten abwandern oder das Konzept in einen neuen Rhythmus übergeht, müssen Ihre AI-Modelle mehr tun, als nur Schritt zu halten. Sie müssen ihre Bewegungen anpassen, um synchron zu bleiben.
Strategien zur Anpassung an Datendrift sind wie ein Tanzlehrer oder Choreograph für Ihre Modelle. Ein strategischer Schritt ist das Umschulen, das ist, als würden Sie Ihre Modelle mit neuen Daten wieder in den Tanzkurs zurücksenden, damit sie die neuesten Schritte lernen können. Regelmäßige Updates sorgen dafür, dass sie immer auf dem neuesten Stand sind.
Dann gibt es Online-Lerninhalte, bei denen es darum geht, Ihre Bewegungen in Echtzeit anzupassen. Modelle, die Online-Lernen einsetzen, können sich spontan anpassen und angesichts der sich ändernden Datendynamik flexibel bleiben.
Aber Sie müssen auch an das Gleichgewicht denken. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie ein Schiff lenken. Sie möchten nicht jede Sekunde das Rad ruckeln, aber Sie möchten auch nicht direkt in einen Eisberg fahren, weil Sie sich weigern, sich anzupassen. Es ist ein zarter Tanz.
Das Gleichgewicht zwischen Stabilität und Flexibilität bedeutet, durchdachte Anpassungen vorzunehmen. Zusammenstellen von Methoden, bei denen mehrere Modelle sich zusammenschließen, kann wie eine Tanztruppe sein – jedes Mitglied bietet seinen einzigartigen Stil, schafft aber gemeinsam eine harmonische Performance.
Kurz gesagt: Bei der Anpassung von Modellen an Drift geht es nicht nur darum, reaktiv zu sein, sondern auch darum, proaktive Tänzer im sich ständig weiterentwickelnden Datenballsaal zu sein. Es geht darum, den Rhythmus zu finden, die Schritte anzupassen und sicherzustellen, dass Modelle reibungslos bleiben und anmutig durch die sich ändernden Beats der Datenwelt gleiten.
Warum Pure Storage Ihnen einen Vorteil bei der Datendrift bietet
Datendrift zwingt alle an Daten beteiligten Teams, insbesondere Entwickler und Analysten, sehr viel zu tun. Das Problem besteht darin, dass Datendrift oft sehr kostspielige Datenbewegungen mit sich bringt. Das Verschieben von Daten ist zeitaufwendig, verbraucht viele Ressourcen und erfordert viel Platz. Diese Prozesse scheitern oder brechen oft und können die Fähigkeit eines Unternehmens beeinträchtigen, über seine Daten zu berichten oder sie zu analysieren, was in der Regel finanzielle Auswirkungen hat.
Denken Sie daran, dass die Data Warehouse-Umgebung in der Regel die größte Umgebung eines Unternehmens ist. Eine Test-/Entwicklungsumgebung, die der Produktion entspricht, ist für die meisten Unternehmen sowohl logistisch als auch finanziell eine Herausforderung. Auch wenn Sie Testumgebungen haben, die der Produktion entsprechen, machen logistische Herausforderungen es oft unmöglich, sie mit aktuellen Daten im Einklang zu halten. Oft werden sie nur ein- oder zweimal im Jahr aktualisiert, wobei die Daten bei Bedarf in niedrigere Umgebungen verschoben werden. Dies führt zu Datendrift, was in der Regel zu einer ständigen Verschiebung von Daten in und aus einer Testumgebung führt, um Probleme zu erkennen.
Pure Storage verlagert Daten schnell, effizient und kostenlos, da Datenkopien kostenlos sind. Pure Storage ® FlashBlade ® kann Analyseanfragen beschleunigen, während FlashArray ™ das Copy-Data-Management ermöglicht. Wenn Sie Ihre Daten in Pure Storage verschieben, erledigen Prozesse, die Stunden gedauert haben, um Daten zu verschieben, dies jetzt in Millisekunden. Dies ist ein großer Vorteil bei der Verwaltung von Datendrifts.
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