Manuel Díaz y Pedro Quilles
Los modelos de machine learning son una herramienta poderosa para abordar problemas complejos en una amplia variedad de campos, desde el sector retail, hasta el financiero. Sin embargo, el desarrollo de estos modelos no termina con su implementación, por eso, en este artículo, vamos a hablar sobre la importancia de la monitorización de modelos de machine learning, cómo hacerlo de manera efectiva y cómo abordar los problemas que puedan surgir durante la implementación.
Por qué es importante monitorizar los modelos de Machine Learning y cómo hacerlo
La monitorización de modelos de machine learning es fundamental para garantizar que sigan siendo efectivos en entornos dinámicos y cambiantes. A medida que los datos evolucionan y el entorno varía, nos podemos encontrar con cambios que pueden afectar al desempeño de nuestro modelo. La monitorización nos permite detectar estos problemas a tiempo y tomar medidas para corregir estos contratiempos y mantener la precisión del modelo.
Existen varios elementos que pueden ser monitorizados en un modelo de machine learning:
- Métricas del modelo: Es fundamental hacer un seguimiento de las métricas del modelo, tanto en el conjunto de datos de prueba como en los datos de inferencia. Esto nos permite evaluar la precisión y el rendimiento general del modelo a lo largo del tiempo.
- Métricas de negocio: Además de las métricas del modelo, también es importante evaluar cómo se traducen sus resultados en términos de impacto comercial. Esto nos ayuda a comprender la efectividad del modelo en la consecución de los objetivos empresariales.
- Predicciones y datos de entrada: Monitorizar las predicciones y los datos de entrada nos permite detectar cambios en las distribuciones de datos, anomalías o cualquier otro problema que pueda afectar al rendimiento del modelo.
- Ejecuciones del modelo: Registrar y monitorizar las ejecuciones del modelo nos proporciona información sobre su rendimiento en diferentes contextos y situaciones.
- Errores durante la inferencia: Registrar y analizar los errores durante la inferencia nos ayuda a identificar posibles problemas y a mejorar la precisión del modelo.
Problemas comunes de Machine Learning y cómo abordarlos
Existen varios problemas comunes que pueden surgir durante la implementación y el uso continuo de modelos de machine learning, incluidos:
- Problemas durante la ingesta de datos, como cambios en los flujos de datos que pueden proporcionar datos incorrectos.
- Drift de datos, que ocurre cuando la distribución de los datos cambia con el tiempo, lo que puede afectar al rendimiento del modelo al no corresponderse los nuevos patrones de los datos con los que el modelo ha aprendido. Este fenómeno puede ser de varios tipos y es importante detectarlo utilizando técnicas como la validación adversarial u otras herramientas especializadas en la detección de drift.
Detectar y abordar el drift de datos es crucial para mantener la efectividad del modelo a lo largo del tiempo. Por eso, algunas de las estrategias que proponemos para abordar y evitar los problemas relacionados son:
- Utilizar una estrategia de validación del modelo robusta que se ajuste a nuestro caso de uso.
- Utilizar variables resistentes al drift cuando sea posible. Por ejemplo, utilizar número de unidades vendidas en vez de importe total evitaría que el modelo se vea afectado por la inflación.
- Implementar estrategias de reentrenamiento periódico o por lotes para mantener el modelo actualizado.
- Utilizar técnicas como la ventana deslizante o el entrenamiento ponderado para adaptarse a los cambios en los datos.
En conclusión, la monitorización continua es fundamental para garantizar el rendimiento y la efectividad a largo plazo de los modelos de machine learning. Al implementar una estrategia de monitorización eficiente y estar preparado para abordar los problemas que surjan, podemos maximizar el valor de nuestros modelos y asegurar su éxito en el mundo real.
Puedes ver la charla «En mi dataset funcionaba: monitorizando modelos de machine learning» que impartimos en la PyCon 2023 aquí:
