মেশিন লার্নিং মডেলগুলি হল শক্তিশালী টুল যা ব্যবসাগুলিকে আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে এবং তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করতে পারে৷ যাইহোক, যেহেতু এই মডেলগুলি স্থাপন করা হয় এবং উত্পাদনে চালিত হয়, তারা মডেল ড্রিফ্ট নামে পরিচিত একটি ঘটনার সাপেক্ষে।
মডেল ড্রিফ্ট ঘটে যখন একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কার্যক্ষমতা সময়ের সাথে সাথে অন্তর্নিহিত ডেটার পরিবর্তনের কারণে হ্রাস পায়, যা একটি ব্যবসার জন্য ভুল ভবিষ্যদ্বাণী এবং সম্ভাব্য উল্লেখযোগ্য পরিণতির দিকে পরিচালিত করে। এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার জন্য, সংস্থাগুলি MLOps-এর দিকে ঝুঁকছে, অনুশীলন এবং সরঞ্জামগুলির একটি সেট যা উত্পাদন মেশিন শেখার জীবনচক্র পরিচালনা করতে সহায়তা করে।
In this article, we’ll explore model drift, the different types of it, how to detect it, and most importantly, how to handle it in production using MLOps. By understanding and managing model drift, businesses can ensure that their machine learning models remain accurate and effective over time, delivering the insights and outcomes that they need to thrive.
দ্বারা ফোটো নিকোলাস পেয়ারল on Unsplash
মডেল ড্রিফ্ট, যা মডেল ক্ষয় নামেও পরিচিত, মেশিন লার্নিং এর একটি ঘটনা যেখানে সময়ের সাথে সাথে মডেলের কার্যক্ষমতা হ্রাস পায়। এর মানে হল যে মডেলটি ধীরে ধীরে খারাপ ভবিষ্যদ্বাণী দিতে শুরু করবে যা সময়ের সাথে সাথে সঠিকতা হ্রাস করবে।
মডেল স্থানান্তরের জন্য বিভিন্ন কারণ রয়েছে যেমন ডেটা সংগ্রহে পরিবর্তন বা ভেরিয়েবলের মধ্যে অন্তর্নিহিত সম্পর্ক। অতএব মডেল এই পরিবর্তনগুলি ধরতে ব্যর্থ হবে এবং পরিবর্তন বৃদ্ধির সাথে সাথে কর্মক্ষমতা হ্রাস পাবে।
মডেল ড্রিফ্ট সনাক্ত করা এবং মোকাবেলা করা একটি অপরিহার্য কাজ যা MLOps সমাধান করে। মডেল মনিটরিংয়ের মতো কৌশলগুলি মডেল ড্রিফটের উপস্থিতি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয় এবং মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণ হল মডেল ড্রিফ্ট কাটিয়ে উঠতে ব্যবহৃত প্রধান কৌশলগুলির মধ্যে একটি।
ডেটাতে যে পরিবর্তনগুলি ঘটেছে তার উপর ভিত্তি করে মডেল আপডেট করার জন্য মডেল ড্রিফটের ধরন বোঝা অপরিহার্য। তিনটি প্রধান ধরনের প্রবাহ আছে:
কনসেপ্ট ড্রিফট
লক্ষ্য এবং ইনপুটের মধ্যে সম্পর্ক পরিবর্তন হলে ধারণার প্রবাহ ঘটে। তাই মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করবে না। ধারণা প্রবাহের চারটি প্রধান প্রকার রয়েছে:
- আকস্মিক প্রবাহ: স্বাধীন এবং নির্ভরশীল চলকের মধ্যে সম্পর্ক হঠাৎ ঘটলে একটি আকস্মিক ধারণা প্রবাহ ঘটে। একটি খুব বিখ্যাত উদাহরণ হল কোভিড 19 মহামারীর আকস্মিক ঘটনা। মহামারীর ঘটনা হঠাৎ করে লক্ষ্য পরিবর্তনশীল এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে সম্পর্ককে পরিবর্তন করেছে তাই প্রাক-প্রশিক্ষিত ডেটাতে প্রশিক্ষিত একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল মহামারীর সময় সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হবে না।
- ধীরে ধীরে প্রবাহ: In a gradual concept drift, the relation between the input and the target may change slowly and subtly. This can result in a slow decline in the performance of a machine learning model, as the model becomes less accurate over time. An example of the gradual concept drift is fraudulent behavior. Fraudsters tend to understand how the fraud detection system works and change their behavior over time to escape the system. Therefore a machine learning model trained on historical fraudulent transaction data will not accurately predict the gradual changes in the fraudster’s behavior. For example, consider a machine learning model used for predicting stock prices in which the model is trained on data from the past five years and its performance is evaluated on new data from the current year. However, as time goes by, the market dynamics may change, and the relationship between the variables that influence stock prices may evolve gradually. This can result in incremental drift, where the model’s accuracy gradually deteriorates over time as it becomes less effective at capturing the changing relationship between the variables.
- ক্রমবর্ধমান প্রবাহ: ক্রমবর্ধমান প্রবাহ ঘটে যখন লক্ষ্য পরিবর্তনশীল এবং ইনপুটের মধ্যে সম্পর্ক সময়ের সাথে ধীরে ধীরে পরিবর্তিত হয় যা সাধারণত ডেটা তৈরি করার প্রক্রিয়ার পরিবর্তনের কারণে ঘটে।
- পুনরাবৃত্ত প্রবাহ: এটি ঋতুত্ব নামেও পরিচিত। একটি সাধারণ উদাহরণ হল ক্রিসমাস বা ব্ল্যাক ফ্রাইডে চলাকালীন বিক্রয় বৃদ্ধি। একটি মেশিন লার্নিং মডেল যা এই ঋতু পরিবর্তনগুলিকে অ্যাকাউন্টে ভুল করবে না এই ঋতু পরিবর্তনগুলির জন্য ভুল ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করবে৷
এই চার ধরনের ধারণা প্রবাহ নিচের চিত্রে দেখানো হয়েছে।
ধারণা প্রবাহের ধরন | ছবি থেকে কনসেপ্ট ড্রিফ্টের অধীনে শেখা: একটি পর্যালোচনা.
ডেটা ড্রিফ্ট
ইনপুট ডেটার পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য পরিবর্তন হলে ডেটা ড্রিফ্ট ঘটে। এর একটি উদাহরণ হল সময়ের সাথে সাথে একটি নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের ব্যবহারকারীর বয়স বন্টনের পরিবর্তন, তাই একটি নির্দিষ্ট বয়স বন্টনের উপর প্রশিক্ষিত একটি মডেল যা বিপণন কৌশলগুলির জন্য ব্যবহৃত হয় তা পরিবর্তন করতে হবে কারণ বয়সের পরিবর্তনটি প্রভাবিত করবে বিপণন কৌশল.
আপস্ট্রিম ডেটা পরিবর্তন
তৃতীয় ধরনের ড্রিফট হল আপস্ট্রিম ডেটা পরিবর্তন। এটি ডেটা পাইপলাইনে অপারেশনাল ডেটা পরিবর্তনগুলিকে বোঝায়। এটির একটি সাধারণ উদাহরণ হল যখন একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য আর উৎপন্ন হয় না যার ফলে একটি অনুপস্থিত মান। আরেকটি উদাহরণ হল পরিমাপের এককের পরিবর্তন, উদাহরণস্বরূপ যদি একটি নির্দিষ্ট সেন্সর পরিমাণ সেলসিয়াসে পরিমাপ করে এবং তারপরে ফারেনহাইটে পরিবর্তিত হয়।
মডেল ড্রিফ্ট সনাক্ত করা সহজ নয় এবং এটি সনাক্ত করার জন্য কোন সর্বজনীন পদ্ধতি নেই। যাইহোক, আমরা এটি সনাক্ত করার জন্য কিছু জনপ্রিয় পদ্ধতি নিয়ে আলোচনা করব:
- কলমোগোরভ-স্মিরনভ পরীক্ষা (কেএস পরীক্ষা): KS পরীক্ষা হল একটি ননপ্যারামেট্রিক পরীক্ষা যা ডেটা বন্টনের পরিবর্তন শনাক্ত করে। এটি প্রশিক্ষণের ডেটা এবং প্রশিক্ষণ-পরবর্তী ডেটা তুলনা করতে এবং তাদের মধ্যে বিতরণের পরিবর্তনগুলি খুঁজে পেতে ব্যবহৃত হয়। এই পরীক্ষার সেটের নাল অনুমান বলে যে দুটি ডেটাসেট থেকে বন্টন একই তাই যদি নাল হাইপোথিসিস প্রত্যাখ্যান করা হয়, তাই একটি মডেল পরিবর্তন হবে।
- জনসংখ্যা স্থিতিশীলতা সূচক (পিএসআই): PSI হল একটি পরিসংখ্যানগত পরিমাপ যা দুটি ভিন্ন ডেটাসেটে শ্রেণীগত ভেরিয়েবলের বণ্টনে সাদৃশ্য পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়। তাই এটি প্রশিক্ষণ এবং পোস্ট-প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে শ্রেণীগত ভেরিয়েবলের বৈশিষ্ট্যের পরিবর্তন পরিমাপ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
- পেজ-হিঙ্কলি পদ্ধতি: Page-Hinkely একটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি যা সময়ের সাথে সাথে ডেটার গড় পরিবর্তন পর্যবেক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি সাধারণত ছোট পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয় যা ডেটা দেখার সময় স্পষ্ট নয়।
- কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ: কনসেপ্ট শিফট শনাক্ত করার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি হল উৎপাদনে মেশিন লার্নিং মডেলের কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ করা এবং এর পরিবর্তন পর্যবেক্ষণ করা এবং যদি এটি একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে তবে আমরা এই ধারণা পরিবর্তনটি সংশোধন করার জন্য একটি নির্দিষ্ট পদক্ষেপ ট্রিগার করতে পারি।
উৎপাদনে ড্রিফট হ্যান্ডলিং | দ্বারা চিত্র ইজেব ফ্রিপিকে।
Finally, let’s see how to handle the detected model drift in production. There is a wide spectrum of strategies used to handle the model drift depending on the type of drift, the data we are working on, and the project in production. Here is a summary of the popular methods that are used to handle model drift in production:
- অনলাইন শিক্ষা: যেহেতু বাস্তব-বিশ্বের বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশন স্ট্রিমিং ডেটাতে চলে, তাই অনলাইন লার্নিং হল একটি সাধারণ পদ্ধতি যা ড্রিফট পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়। অনলাইন শেখার ক্ষেত্রে মডেলটি ফ্লাইতে আপডেট করা হয় কারণ মডেলটি একবারে একটি নমুনার সাথে চুক্তি করে।
- পর্যায়ক্রমে মডেল রি-ট্রেন: একবার মডেলের পারফরম্যান্স একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের নীচে নেমে গেলে বা ডেটা স্থানান্তর পরিলক্ষিত হলে সাম্প্রতিক ডেটা সহ মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য একটি ট্রিগার সেট করা যেতে পারে।
- পর্যায়ক্রমে একটি প্রতিনিধি সাবস্যাম্পলে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিন: ধারণার প্রবাহ পরিচালনা করার একটি আরও কার্যকর উপায় হল জনসংখ্যার একটি প্রতিনিধি উপসম্পল নির্বাচন করা এবং মানব বিশেষজ্ঞদের ব্যবহার করে তাদের লেবেল করা এবং তাদের উপর মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া৷
- বৈশিষ্ট্য ড্রপিং: এটি একটি সহজ কিন্তু কার্যকর পদ্ধতি যা ধারণার প্রবাহ পরিচালনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করে আমরা একটি বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে একাধিক মডেলকে প্রশিক্ষণ দেব এবং প্রতিটি মডেলের জন্য, AUC-ROC প্রতিক্রিয়া তখন পর্যবেক্ষণ করা হয়, এবং যদি AUC-ROC-এর মান একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের বাইরে চলে যায় তবে আমরা এটিকে বাদ দিতে পারি এই প্রবাহ অংশগ্রহণ করতে পারে.
তথ্যসূত্র
এই নিবন্ধে, আমরা মডেল ড্রিফ্ট নিয়ে আলোচনা করেছি, যা মেশিন লার্নিংয়ের একটি ঘটনা যেখানে অন্তর্নিহিত ডেটার পরিবর্তনের কারণে সময়ের সাথে সাথে একটি মডেলের কর্মক্ষমতা খারাপ হয়ে যায়। এই চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠতে ব্যবসাগুলি MLOps, অনুশীলন এবং সরঞ্জামগুলির একটি সেট যা উত্পাদনে মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জীবনচক্র পরিচালনা করে।
আমরা ধারণা ড্রিফ্ট, ডেটা ড্রিফ্ট এবং আপস্ট্রিম ডেটা পরিবর্তনগুলি সহ ঘটতে পারে এমন বিভিন্ন ধরণের ড্রিফটের রূপরেখা দিয়েছি এবং কোলমোগোরভ-স্মিরনভ পরীক্ষা, জনসংখ্যা স্থিতিশীলতা সূচক এবং পেজ-হিঙ্কলি পদ্ধতির মতো পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে কীভাবে মডেল ড্রিফ্ট সনাক্ত করা যায়। অবশেষে, আমরা অনলাইন শিক্ষা, পর্যায়ক্রমিক মডেল রি-ট্রেন, পর্যায়ক্রমে একটি প্রতিনিধি সাবস্যাম্পলে রি-ট্রেন, এবং ফিচার ড্রপিং সহ উত্পাদনে মডেল ড্রিফ্ট পরিচালনা করার জনপ্রিয় কৌশলগুলি নিয়ে আলোচনা করেছি।
ইউসুফ রাফাত একজন কম্পিউটার ভিশন গবেষক এবং তথ্য বিজ্ঞানী। তার গবেষণা স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য রিয়েল-টাইম কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম বিকাশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। তিনি বিপণন, অর্থ এবং স্বাস্থ্যসেবা ডোমেনে 3 বছরেরও বেশি সময় ধরে ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে কাজ করেছেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- অ্যাড্রিয়েন অ্যাশলির সাথে ভবিষ্যত মিন্টিং। এখানে প্রবেশ করুন.
- PREIPO® এর সাথে PRE-IPO কোম্পানিতে শেয়ার কিনুন এবং বিক্রি করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.kdnuggets.com/2023/05/managing-model-drift-production-mlops.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=managing-model-drift-in-production-with-mlops
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- a
- সক্ষম
- হিসাব
- সঠিকতা
- সঠিক
- সঠিক
- কর্ম
- ঠিকানা
- সম্ভাষণ
- প্রভাবিত
- বয়স
- অ্যালগরিদম
- আলগোরিদিম
- এছাড়াও
- an
- এবং
- অন্য
- আপাত
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- রয়েছি
- প্রবন্ধ
- AS
- At
- খারাপ
- ভিত্তি
- BE
- হয়ে
- নিচে
- মধ্যে
- তার পরেও
- কালো
- ব্ল্যাক ফ্রাইডে
- ব্যবসায়
- ব্যবসা
- কিন্তু
- by
- CAN
- ক্যাপচার
- দঙ্গল
- তাপমাপক যন্ত্র
- কিছু
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- পরিবর্তিত
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- বৈশিষ্ট্য
- বড়দিনের পর্ব
- সংগ্রহ
- সাধারণ
- তুলনা করা
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার ভিশন
- ধারণা
- ফল
- বিবেচনা
- ঠিক
- পারা
- Covidien
- বর্তমান
- উপাত্ত
- তথ্য বিজ্ঞানী
- ডেটাসেট
- লেনদেন
- সিদ্ধান্ত
- পতন
- হ্রাস
- প্রদান
- নির্ভরশীল
- নির্ভর করে
- মোতায়েন
- সনাক্ত
- সনাক্তকরণ
- উন্নয়নশীল
- বিভিন্ন
- আলোচনা করা
- আলোচনা
- বিতরণ
- ডোমেইন
- ড্রপ
- বাতিল
- কারণে
- সময়
- গতিবিদ্যা
- প্রতি
- কার্যকর
- শেষ
- নিশ্চিত করা
- অব্যাহতি
- অপরিহার্য
- থার (eth)
- মূল্যায়ন
- গজান
- উদাহরণ
- বিশেষজ্ঞদের
- অন্বেষণ করুণ
- ব্যর্থ
- ঝরনা
- বিখ্যাত
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- ক্ষেত্রসমূহ
- ব্যক্তিত্ব
- পরিশেষে
- অর্থ
- আবিষ্কার
- গুরুত্ত্ব
- জন্য
- চার
- প্রতারণা
- জালিয়াতি সনাক্তকরণ
- জালিয়াত
- প্রতারণাপূর্ণ
- শুক্রবার
- থেকে
- উত্পন্ন
- উৎপাদিত
- দাও
- Goes
- ক্রমিক
- ধীরে ধীরে
- হাতল
- আছে
- he
- স্বাস্থ্যসেবা
- সাহায্য
- এখানে
- তার
- ঐতিহাসিক
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- if
- ভাবমূর্তি
- গুরুত্বপূর্ণ
- in
- বেঠিক
- সুদ্ধ
- বৃদ্ধি
- স্বাধীন
- সূচক
- প্রভাব
- অবগত
- ইনপুট
- অর্ন্তদৃষ্টি
- মধ্যে
- IT
- এর
- JPG
- কেডনুগেটস
- পরিচিত
- লেবেল
- নেতৃত্ব
- শিক্ষা
- কম
- জীবনচক্র
- লিঙ্কডইন
- ll
- আর
- খুঁজছি
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রধান
- করা
- পরিচালনা করা
- পরিচালক
- বাজার
- Marketing
- বিপণন কৌশল
- মে..
- গড়
- মানে
- মাপ
- মাপা
- পদ্ধতি
- পদ্ধতি
- হতে পারে
- অনুপস্থিত
- এমএলওএস
- মডেল
- মডেল
- পর্যবেক্ষণ করা
- পর্যবেক্ষণ
- অধিক
- সেতু
- বহু
- প্রয়োজন
- নতুন
- নিকোলাস
- না।
- মান্য করা
- ঘটেছে
- of
- on
- একদা
- ONE
- অনলাইন
- অনলাইন শিক্ষা
- কর্মক্ষম
- অপারেশনস
- অপ্টিমিজ
- or
- সংগঠন
- ফলাফল
- রূপরেখা
- শেষ
- পরাস্ত
- পৃথিবীব্যাপি
- অংশগ্রহণ
- বিশেষ
- গত
- পিডিএফ
- কর্মক্ষমতা
- পর্যাবৃত্ত
- প্রপঁচ
- পাইপলাইন
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- জনপ্রিয়
- জনসংখ্যা
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতাশালী
- চর্চা
- ভবিষ্যদ্বাণী করা
- পূর্বাভাসের
- ভবিষ্যদ্বাণী
- ভবিষ্যতবাণী
- উপস্থিতি
- দাম
- প্রক্রিয়া
- উত্পাদনের
- প্রকল্প
- বৈশিষ্ট্য
- প্রদান
- প্রদানের
- পরিমাণ
- বাস্তব জগতে
- প্রকৃত সময়
- কারণে
- সাম্প্রতিক
- বোঝায়
- সম্পর্ক
- সম্পর্ক
- সম্পর্ক
- থাকা
- প্রতিনিধি
- গবেষণা
- গবেষক
- প্রতিক্রিয়া
- ফল
- ফলে এবং
- পুনরায়োজন
- চালান
- s
- বিক্রয়
- একই
- বিজ্ঞানী
- মৌসুমি
- দেখ
- নির্বাচন
- সেট
- পরিবর্তন
- শিফটিং
- প্রদর্শিত
- গুরুত্বপূর্ণ
- সহজ
- থেকে
- ধীর
- ধীরে ধীরে
- ছোট
- So
- সমাধান
- কিছু
- নির্দিষ্ট
- বর্ণালী
- স্থায়িত্ব
- শুরু
- যুক্তরাষ্ট্র
- পরিসংখ্যানসংক্রান্ত
- স্টক
- অকপট
- কৌশল
- স্ট্রিমিং
- বিষয়
- এমন
- আকস্মিক
- সংক্ষিপ্তসার
- পদ্ধতি
- লক্ষ্য
- কাজ
- প্রযুক্তি
- পরীক্ষা
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- সেখানে।
- অতএব
- এইগুলো
- তারা
- তৃতীয়
- এই
- তিন
- গোবরাট
- উন্নতিলাভ করা
- সময়
- থেকে
- সরঞ্জাম
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- লেনদেন
- ট্রিগার
- বাঁক
- দুই
- আদর্শ
- ধরনের
- টিপিক্যাল
- অধীনে
- নিম্নাবস্থিত
- বোঝা
- বোধশক্তি
- একক
- সার্বজনীন
- আপডেট
- আপডেট
- আপস্ট্রিম ডেটা
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- সাধারণত
- মূল্য
- খুব
- দৃষ্টি
- উপায়..
- we
- কখন
- যে
- ব্যাপক
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- কাজ করছে
- কাজ
- কাজ
- বছর
- বছর
- zephyrnet