डेटा ड्रिफ्ट बनाम कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट: क्या अंतर है?

मॉडल बहाव उस घटना को संदर्भित करता है जो तब होता है जब मशीन लर्निंग मॉडल का प्रदर्शन समय के साथ घटता है। यह विभिन्न कारणों से होता है, जिसमें डेटा वितरण परिवर्तन, मॉडल के लक्ष्यों या उद्देश्यों में परिवर्तन, या पर्यावरण में परिवर्तन जिसमें मॉडल काम कर रहा है। दो मुख्य हैं मॉडल बहाव के प्रकार यह हो सकता है: डेटा बहाव और अवधारणा बहाव।

डेटा बहाव डेटा के बदलते वितरण को संदर्भित करता है जिस पर मॉडल लागू होता है। कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट मॉडल के लिए एक बदलते अंतर्निहित लक्ष्य या उद्देश्य को संदर्भित करता है। डेटा ड्रिफ्ट और कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट दोनों के प्रदर्शन में गिरावट आ सकती है यंत्र अधिगम मॉडल.

मशीन लर्निंग सिस्टम के लिए मॉडल ड्रिफ्ट एक महत्वपूर्ण समस्या हो सकती है जो वास्तविक दुनिया की सेटिंग्स में तैनात हैं, क्योंकि इससे गलत या अविश्वसनीय भविष्यवाणियां या निर्णय हो सकते हैं। मॉडल ड्रिफ्ट को संबोधित करने के लिए, समय के साथ मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन की लगातार निगरानी करना और इसे रोकने या कम करने के लिए कदम उठाना महत्वपूर्ण है, जैसे कि नए डेटा पर मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना या मॉडल के मापदंडों को समायोजित करना। ये निगरानी और समायोजन प्रणाली एक का एक अभिन्न अंग होना चाहिए सॉफ्टवेयर परिनियोजन प्रणाली एमएल मॉडल के लिए

कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट बनाम डेटा ड्रिफ्ट: क्या अंतर है?

डेटा बहाव

डेटा बहाव, या कोवरिएट शिफ्ट, उस घटना को संदर्भित करता है जहां डेटा इनपुट का वितरण एक एमएल मॉडल मॉडल पर लागू होने वाले डेटा इनपुट के वितरण से भिन्न पर प्रशिक्षित किया गया था। इसका परिणाम भविष्यवाणियों या निर्णय लेने में मॉडल कम सटीक या प्रभावी हो सकता है।

डेटा बहाव का गणितीय प्रतिनिधित्व निम्नानुसार व्यक्त किया जा सकता है:

पी(एक्स|वाई) ≠ पी(एक्स|वाई')

जहाँ P(x|y) आउटपुट डेटा (y) दिए गए इनपुट डेटा के संभाव्यता वितरण (x) को संदर्भित करता है, और P(x|y') नए डेटा के लिए आउटपुट डेटा दिए गए इनपुट डेटा का प्रायिकता वितरण है। कौन सा मॉडल लागू किया गया है (y')।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि एक एमएल मॉडल को किसी विशेष रिटेल स्टोर से ग्राहक डेटा के डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, और मॉडल का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया गया था कि ग्राहक अपनी उम्र, आय और स्थान के आधार पर खरीदारी करेगा या नहीं। 

यदि मॉडल को खिलाए गए नए डेटा के लिए इनपुट डेटा का वितरण (आयु, आय और स्थान) प्रशिक्षण डेटासेट में इनपुट डेटा के वितरण से काफी भिन्न होता है, तो इससे डेटा बहाव हो सकता है और परिणामस्वरूप मॉडल कम सटीक हो सकता है।

डेटा बहाव पर काबू पाना

डेटा बहाव को दूर करने का एक तरीका डेटा वितरण में अंतरों को समायोजित करने के लिए भार या नमूनाकरण जैसी तकनीकों का उपयोग करना है। उदाहरण के लिए, आप मॉडल को लागू किए जाने वाले नए डेटा के लिए इनपुट डेटा वितरण से अधिक बारीकी से मिलान करने के लिए प्रशिक्षण डेटासेट में उदाहरणों का वजन कर सकते हैं। 

वैकल्पिक रूप से, आप मॉडल के प्रशिक्षण के लिए एक संतुलित डेटासेट बनाने के लिए नए डेटा और प्रशिक्षण डेटा से नमूना ले सकते हैं। एक अन्य दृष्टिकोण डोमेन अनुकूलन तकनीकों का उपयोग करना है, जिसका उद्देश्य स्रोत डोमेन (प्रशिक्षण डेटा) और लक्ष्य डोमेन (नया डेटा) के बीच मैपिंग सीखकर नए डेटा वितरण के लिए मॉडल को अनुकूलित करना है। इसे प्राप्त करने का एक तरीका उपयोग करना है सिंथेटिक डेटा पीढ़ी एल्गोरिदम।

अवधारणा बहाव

कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट तब होता है जब मॉडल के इनपुट और आउटपुट डेटा के बीच कार्यात्मक संबंध में बदलाव होता है। बदले हुए संदर्भ के बावजूद, परिवर्तनों से अनभिज्ञ होने के बावजूद मॉडल वही कार्य करता रहता है। इस प्रकार, प्रशिक्षण के दौरान सीखे गए पैटर्न अब सटीक नहीं हैं।

कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट को कभी-कभी क्लास ड्रिफ्ट या पश्च संभाव्यता शिफ्ट भी कहा जाता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह विभिन्न स्थितियों के बीच संभावनाओं में बदलाव को संदर्भित करता है:

पीटी1 (वाई|एक्स) ≠ पीटी2 (वाई|एक्स)

इस प्रकार का बहाव बाहरी प्रक्रियाओं या घटनाओं के कारण होता है। उदाहरण के लिए, आपके पास एक मॉडल हो सकता है जो इनपुट के रूप में विभिन्न क्षेत्रों के साथ, भौगोलिक स्थिति के आधार पर रहने की लागत की भविष्यवाणी करता है। हालांकि, वास्तविक दुनिया में रहने की लागत को बदलते हुए, प्रत्येक क्षेत्र का विकास स्तर बढ़ या घट सकता है। इस प्रकार, मॉडल सटीक भविष्यवाणी करने की क्षमता खो देता है। 

"अवधारणा बहाव" का मूल अर्थ यह है कि हम विशिष्ट लेबल को कैसे समझते हैं। एक उदाहरण वह है जिसे हम ईमेल में "स्पैम" के रूप में लेबल करते हैं। बार-बार, बड़े पैमाने पर ईमेल जैसे पैटर्न को कभी स्पैम का संकेत माना जाता था, लेकिन आज हमेशा ऐसा नहीं होता है। स्पैम डिटेक्टर जो अभी भी इन पुरानी विशेषताओं का उपयोग करते हैं, वे स्पैम की पहचान करते समय कम प्रभावी होंगे क्योंकि उनके पास अवधारणा बहाव है और उन्हें फिर से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है।

यहां कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट के और उदाहरण दिए गए हैं:

• टैक्स अनुपालन की भविष्यवाणी करने वाले मॉडल पर टैक्स कोड में बदलाव का प्रभाव
• उत्पाद की बिक्री की भविष्यवाणी करने वाले मॉडल पर ग्राहक के व्यवहार को विकसित करने का प्रभाव
• कंपनी के मुनाफे की भविष्यवाणी पर वित्तीय संकट का प्रभाव

संकल्पना बहाव बनाम डेटा बहाव

डेटा बहाव के साथ, निर्णय सीमा नहीं बदलती; केवल निवेशों का प्रायिकता बंटन बदलता है - P(x)। कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट के साथ, निर्णय सीमा बदलती है, इनपुट और आउटपुट वितरण दोनों बदलते हैं - P(x) और P(y)। 

एक और महत्वपूर्ण अंतर यह है कि डेटा बहाव मुख्य रूप से आंतरिक कारकों का परिणाम है, जैसे डेटा संग्रह, प्रसंस्करण और प्रशिक्षण। कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट आमतौर पर बाहरी कारकों से उत्पन्न होता है, जैसे वास्तविक दुनिया में स्थिति।

डेटा और कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट का पता लगाने और उस पर काबू पाने की रणनीतियाँ

ऐसी कई रणनीतियाँ हैं जो मशीन लर्निंग सिस्टम में मॉडल ड्रिफ्ट का पता लगाने और उस पर काबू पाने में मदद कर सकती हैं:

• निष्पादन की निगरानी: होल्डआउट डेटासेट या उत्पादन में एमएल मॉडल के प्रदर्शन का नियमित मूल्यांकन करने से सटीकता या अन्य मेट्रिक्स में किसी भी गिरावट की पहचान करने में मदद मिल सकती है जो मॉडल बहाव का संकेत दे सकती है।
• डेटा और अवधारणा बहाव पहचान एल्गोरिदम: डेटा बहाव का पता लगाने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए एल्गोरिदम हैं, जैसे कि पेज-हिंकले टेस्ट या कोलमोगोरोव-स्मिर्नोव टेस्ट, साथ ही एल्गोरिदम जो कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट का पता लगाते हैं, जैसे कि एडविन एल्गोरिथम। ये एल्गोरिदम स्वचालित रूप से इनपुट डेटा या कार्य में परिवर्तन की पहचान कर सकते हैं जो मॉडल बहाव को इंगित कर सकते हैं।
• डेटा और अवधारणा बहाव रोकथाम तकनीकें: ये तकनीक डेटा या अवधारणा बहाव को पहले स्थान पर होने से रोकने में मदद कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, डेटा संवर्द्धन या सिंथेटिक डेटा जनरेशन का उपयोग यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है कि एक एमएल मॉडल के पास डेटा की एक विस्तृत, प्रतिनिधि श्रेणी का एक्सपोजर है, जो डेटा वितरण में बदलाव के लिए इसे अधिक लचीला बना सकता है। इसी तरह, ट्रांसफर लर्निंग या मल्टीटास्क लर्निंग का उपयोग करने से मॉडल को बदलते कार्य या उद्देश्य के अनुकूल होने में मदद मिल सकती है।
• पुनर्प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग: यदि मॉडल ड्रिफ्ट का पता चलता है, तो नए डेटा पर मॉडल को फिर से प्रशिक्षित या फाइन-ट्यूनिंग करने से इसे दूर करने में मदद मिल सकती है। यह समय-समय पर, या डेटा या कार्य में महत्वपूर्ण परिवर्तनों के जवाब में किया जा सकता है।

मॉडल ड्रिफ्ट की नियमित निगरानी और इसे रोकने या कम करने के लिए सक्रिय कदम उठाकर, समय के साथ मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता बनाए रखना संभव है।

निष्कर्ष

अंत में, डेटा बहाव और मॉडल बहाव दो महत्वपूर्ण घटनाएं हैं जो मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती हैं। 

डेटा बहाव, जिसे सहसंयोजक बदलाव के रूप में भी जाना जाता है, तब होता है जब इनपुट डेटा का वितरण जिस पर एक एमएल मॉडल को प्रशिक्षित किया गया था, उस इनपुट डेटा के वितरण से भिन्न होता है जिस पर मॉडल लागू होता है। मॉडल बहाव, जिसे अवधारणा बहाव के रूप में भी जाना जाता है, तब होता है जब एमएल मॉडल को प्रशिक्षित किए गए डेटा के सांख्यिकीय गुण समय के साथ बदलते हैं। 

डेटा बहाव और मॉडल बहाव दोनों ही भविष्यवाणियों या निर्णय लेने में मॉडल को कम सटीक या प्रभावी बना सकते हैं, और समय के साथ एमएल मॉडल के प्रदर्शन को बनाए रखने के लिए इन घटनाओं को समझना और संबोधित करना महत्वपूर्ण है। 

ऐसी कई तकनीकें हैं जिनका उपयोग डेटा बहाव और मॉडल बहाव को दूर करने के लिए किया जा सकता है, जिसमें अद्यतन डेटा पर मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना, ऑनलाइन सीखने या अनुकूली सीखने का उपयोग करना और समय के साथ मॉडल के प्रदर्शन की निगरानी करना शामिल है।

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://www.dataversity.net/data-drift-vs-concept-drift-what-is-the-difference/