Che cos'è la deriva dei dati? Demistificazione della deriva del modello

Nel mondo dell'AI di livello enterprise, la deriva dei dati è diventata una preoccupazione importante e alquanto inevitabile. Comprendere e gestire la deriva dei dati è essenziale per mantenere la pertinenza e l'affidabilità dei workflow e dei progetti di AI e garantire che forniscano informazioni approfondite preziose di fronte ai dati reali in rapida evoluzione. Gestire correttamente la deriva dei dati aiuta a mantenere modelli di AI dinamici che si adattano facilmente al tuo ambiente di business in continua evoluzione e consentono alle aziende di rimanere all'avanguardia e ai loro concorrenti. 

Questo articolo esamina cos'è la deriva dei dati, perché è importante, la differenza tra deriva dei dati e deriva del concetto, l'importanza dei modelli dinamici e in che modo disporre di unAI data storage AI-ready aiuta a prevenire la deriva dei dati. 

Che cos'è la deriva dei dati?

La deriva dei dati si riferisce al fenomeno in cui le proprietà statistiche dei dati di input utilizzati per addestrare un modello di machine learning cambiano nel tempo. In parole povere, i dati su cui il modello è stato inizialmente addestrato, ovvero i dati di input, non rappresentano più accuratamente i nuovi dati rilevati dal modello. Questo cambiamento può essere graduale o improvviso e può derivare da vari fattori, come cambiamenti nel comportamento dei clienti, cambiamenti nelle condizioni ambientali o modifiche nei metodi di raccolta dei dati.

Esempi di dati derivati in scenari reali

Finanza

Nel trading algoritmico, un modello addestrato sui dati storici di mercato può subire una deriva dei dati man mano che le condizioni di mercato si evolvono. Gli eventi economici improvvisi o i cambiamenti politici possono portare a cambiamenti nei prezzi delle azioni e nei modelli di negoziazione, con un impatto sulla precisione predittiva del modello.

Sanità

Un modello predittivo addestrato sui dati dei pazienti per identificare i rischi di malattia può subire una deriva dei dati in caso di cambiamenti nei dati demografici della popolazione, nei modelli di stile di vita o nelle pratiche sanitarie nel corso del tempo. Questi cambiamenti possono influire sulla capacità del modello di fare previsioni accurate, che in ultima analisi potrebbero influire sul trattamento e sugli esiti del trattamento. 

E-commerce

Un sistema di raccomandazioni di e-commerce basato sul comportamento degli utenti può subire una deriva dei dati in caso di cambiamenti nelle preferenze dei consumatori, nelle abitudini di acquisto o nella disponibilità dei prodotti. Le nuove tendenze o i cambiamenti nelle preferenze dei clienti possono influire sull'efficacia del modello di raccomandazione e, in ultima analisi, sull'esperienza del cliente. 

Monitoraggio del clima

I modelli che prevedono gli schemi meteorologici o i cambiamenti climatici possono subire una deriva dei dati dovuta ad alterazioni delle condizioni ambientali. Fattori come la deforestazione, l'urbanizzazione o il cambiamento climatico globale possono portare a cambiamenti nei modelli di dati che influiscono sulla precisione delle previsioni del modello.

Sicurezza informatica

Un sistema di rilevamento delle intrusioni può subire una deriva dei dati in caso di cambiamenti nelle tattiche e nelle tecniche utilizzate dagli hacker informatici. Man mano che i contesti delle minacce si evolvono, il modello deve adattarsi a nuovi modelli di comportamento dannoso per mantenerne l'efficacia.

Perché la deriva dei dati è importante? 

In poche parole, la deriva dei dati rende più difficile per i modelli di AI ottenere performance elevate. Si tratta dell'idea di "garbage-in, garbage-out". Quando i modelli di AI utilizzano dati obsoleti, producono decisioni obsolete. In un mondo in cui ogni giorno vengono creati 2,5 miliardi di byte di dati, le organizzazioni non possono permettersi di lavorare su dati obsoleti. 

Le decisioni errate basate su modelli di AI possono portare a costosi errori nelle applicazioni del mondo reale. Ad esempio, un modello di previsione delle vendite potrebbe giudicare erroneamente la domanda se non prende in considerazione la modifica delle preferenze dei clienti. Come accennato in precedenza, modelli obsoleti o obsoleti a causa della deriva dei dati possono anche causare perdite finanziarie, riduzione della soddisfazione dei clienti e perdita di opportunità.

Deriva dal concetto e l'importanza dei modelli dinamici

La creazione di modelli AI si concentra sulla ricerca della funzione F che mappa i dati di input x in un output y (predizione, decisione o azione) tramite la modalità y=F(x). Ma i modelli non possono rimanere statici in un mondo altamente dinamico in un ambiente operativo aziendale in evoluzione. 

Quando la deriva dei dati implica il cambiamento dei dati aziendali di input, la deriva del concetto implica il cambiamento dell'output y (il risultato di business desiderato da modellare). In entrambi i casi, il modello F deve cambiare dinamicamente man mano che si verificano delle derive negli input e/o nei risultati. 

La deriva del concetto può influire significativamente sulle performance dei modelli di machine learning, causando:

Degradazione del modello

Man mano che la distribuzione dei dati sottostante si evolve, il modello potrebbe diventare meno preciso nel tempo. I modelli e le relazioni iniziali appresi durante l'addestramento potrebbero non essere più stabili, determinando un calo delle performance predittive.

Riduzione della generalizzazione

I modelli che subiscono un cambiamento di concetto possono avere difficoltà a generalizzare bene i dati nuovi e invisibili. Le conoscenze acquisite durante l'addestramento possono diventare meno applicabili poiché il modello incontra funzionalità di input diverse da quelle osservate durante la fase di addestramento.

Aumento dei falsi positivi/negativi

La deriva del concetto può portare a classificazioni errate, con conseguente aumento dei tassi di falsi positivi o falsi negativi. Ciò è particolarmente problematico in applicazioni come la sanità o la finanza, dove le previsioni accurate sono cruciali.

Sfide di adattamento

I modelli devono adattarsi ai cambiamenti dei modelli di dati per mantenere l'efficacia. Il mancato adattamento rapido alla deriva del concetto può portare a modelli obsoleti che forniscono previsioni imprecise, portando potenzialmente a un processo decisionale inadeguato.

Uso intensivo delle risorse

La gestione della deriva del concetto può richiedere ulteriori risorse computazionali e attività di riaddestramento. Possono essere necessari aggiornamenti e ricalibrazione regolari dei modelli per tenere il passo con i modelli di dati in evoluzione, aumentando i requisiti complessivi delle risorse.

Rischio di obsolescenza del modello

Se la deriva del concetto non viene gestita adeguatamente, i modelli possono diventare obsoleti e perdere la loro efficacia. Ciò è particolarmente preoccupante nelle applicazioni in cui sono cruciali previsioni tempestive e accurate, come il rilevamento delle frodi o i sistemi autonomi.

Impatto sul processo decisionale

Negli scenari in cui i modelli di machine learning forniscono informazioni utili per le decisioni critiche, la deriva del concetto può portare a previsioni inaffidabili, con conseguenti scelte e risultati non ottimali.

Per evitare che i modelli di AI subiscano un cambiamento di tipo, i modelli stessi devono essere dinamici. 

Immagina di creare un modello di machine learning per prevedere i prezzi delle azioni o il comportamento dei clienti. Puoi addestrarlo su alcuni dati e funziona bene. L'ambiente in cui opera il modello cambia. Le preferenze dei clienti cambiano, le dinamiche di mercato si evolvono e, improvvisamente, il tuo modello potrebbe non essere così preciso come un tempo.

È qui che entrano in gioco le sfide. I modelli statici, che non si adattano ai cambiamenti dell'ambiente circostante, hanno difficoltà in ambienti dinamici. È come cercare di utilizzare una mappa che non venga mai aggiornata, non molto utile quando il panorama è in continua evoluzione.

Le conseguenze? I risultati dei modelli storici indicano previsioni che non sono più accurate, il che può portare a tutti i problemi summenzionati. Se ti affidi a queste previsioni per prendere decisioni, potresti scegliere in base a informazioni obsolete. Immagina una previsione meteorologica che non consideri mai il cambiamento climatico, ma che non sia molto affidabile.

Anche gli output errati possono creare problemi. Se il tuo modello interpreta male i modelli in evoluzione nei dati, è come avere un GPS che ti dice di trasformarti a sinistra in un lago perché non sa che la strada è cambiata. Non è solo scomodo, ma può avere conseguenze reali.

Il punto è che i modelli devono essere dinamici come il mondo in cui operano. Aggiornamenti regolari, monitoraggio costante e forse un tocco di magia del machine learning possono aiutarli a rimanere sincronizzati con il panorama dei dati in continua evoluzione. In un mondo dinamico, anche i tuoi modelli devono essere dinamici.

Rilevamento di dati e deriva di concetti

Il rilevamento della deriva dei dati e dei concetti è come dare ai modelli di AI un paio di occhiali per vedere i cambiamenti nell'ambiente circostante. 

Perché il rilevamento tempestivo è così importante? 

Immagina di guidare una nave attraverso mari in continua evoluzione. Se non noti un cambiamento nel modello attuale o un cambiamento nei modelli meteorologici, potresti andare fuori rotta. Lo stesso vale per i modelli di machine learning che navigano tra i dati in evoluzione.

Il rilevamento della deriva dei dati di input e output è come avere un radar per le modifiche. Non si tratta solo di guardare indietro il percorso che hai percorso, ma anche di tenere d'occhio l'orizzonte per le prossime novità.

Come puoi farlo? Per la deriva dei dati di input, i metodi statistici come i test Kolmogorov-Smirnov o quelli più avanzati come il test Page-Hinkley possono essere simili a quelli delle previsioni meteo. Ti aiutano a individuare quando i pattern nei dati di input iniziano a cambiare, dandoti un'idea.

Quando si tratta di dati di output, monitorare le modifiche nella precisione della previsione o nei tassi di errore può essere un segnale di errore. Se il tuo modello l'avveniva ieri ma improvvisamente inizia a sbarazzarsi, è un segnale di allarme.

E non dimenticare il ruolo degli algoritmi di machine learning. Non servono solo a fare previsioni, ma possono anche essere guardiani contro la deriva. I metodi ambiziosi, che combinano più modelli, possono agire come un consiglio di esperti, ognuno dei quali porta il proprio punto di vista sui cambiamenti dei dati.

L'apprendimento online è un altro supereroe in questo racconto. È come avere un modello che non solo apprenda dal suo passato, ma si adatti al volo, rimanendo nitido di fronte ai paesaggi di dati in evoluzione.

Esistono anche strumenti progettati specificamente per il rilevamento della deriva. Considerali come i nostri ostacoli al machine learning, dotati di algoritmi per attivare l'allarme quando qualcosa cambia nell'atmosfera dei dati.

In breve, rilevare la deriva non significa solo guardare indietro e dire: "Oh, le cose sono cambiate". Si tratta di dotare i modelli dei sensori e degli strumenti necessari per prevedere tali cambiamenti e garantire che rimangano in linea nei mari dei dati in continua evoluzione. 

Come adattare i modelli alla deriva

Pensa alla deriva dei dati come a una danza complicata a cui i tuoi modelli devono adattarsi costantemente. Quando i dati si spostano o il concetto si trasforma in un nuovo ritmo, i tuoi modelli di AI devono fare molto di più che limitarsi a stare al passo; devono regolare i propri movimenti per rimanere sincronizzati.

Le strategie per adattarsi alla deriva dei dati sono come avere un istruttore di danza o un coreografo per i tuoi modelli. Una mossa strategica è la riqualificazione, che è come rimandare i tuoi modelli alla lezione di danza con nuovi dati in modo che possano apprendere i passaggi più recenti. Gli aggiornamenti regolari li mantengono nitidi e in sintonia con i ritmi mutevoli.

Poi c'è l'apprendimento online, che consiste nell'adattare i tuoi movimenti in tempo reale. I modelli che utilizzano l'apprendimento online possono adattarsi al volo, rimanendo agili di fronte alle dinamiche dei dati in evoluzione.

Ma devi anche pensare all'equilibrio. È come guidare una nave. Non vuoi prendere la ruota ogni secondo, ma non vuoi neanche navigare direttamente in un iceberg perché ti rifiuti di adattarti. È una danza delicata.

Equilibrio tra stabilità e flessibilità significa apportare modifiche ponderate. I metodi ambiziosi, in cui più modelli uniscono le forze, possono essere simili a quelli di una troupe di ballo, che ogni membro offre il proprio stile unico, ma insieme crea performance armoniose.

In breve, adattare i modelli alla deriva non significa solo essere reattivi, ma anche essere ballerini proattivi nel ballroom di dati in continua evoluzione. Si tratta di trovare il ritmo, regolare i passi e garantire che i modelli rimangano fluidi, scorrendo con grazia attraverso i cambiamenti del mondo dei dati.

Perché Pure Storage offre un vantaggio per la deriva dei dati 

La deriva dei dati costringe tutti i team coinvolti nei dati, ma in particolare sviluppatori e analisti, a rimanere sempre al passo. Il problema è che la deriva dei dati spesso comporta un movimento dei dati molto costoso. Spostare i dati richiede molto tempo, molte risorse e molto spazio. Questi processi spesso si guastano o si rompono e possono influire sulla capacità di un'azienda di segnalare o analizzare i propri dati, il che in genere comporta implicazioni finanziarie. 

Tieni presente che l'ambiente di data warehouse è solitamente il più grande di un'azienda. Per la maggior parte delle aziende, avere un ambiente di test/sviluppo che corrisponda alla produzione è difficile dal punto di vista logistico e finanziario. Anche se si dispone di ambienti di test che corrispondono alla produzione, le sfide logistiche spesso impediscono di mantenerli sincronizzati con i dati attuali. Spesso vengono aggiornati solo una o due volte all'anno, con il tramonto dei dati che vengono spostati in ambienti più bassi secondo necessità. Questo crea una deriva dei dati, che in genere porta a uno spostamento costante dei dati da e verso un ambiente di test per capire come segnalare i problemi. 

Pure Storage sposta i dati in modo rapido, efficiente e gratuito perché le copie dei dati sono gratuite. Pure Storage ® FlashBlade ® è in grado di accelerare le query di analytics, mentre FlashArray ™ introduce la gestione dei dati di copia. Quando si spostano i dati in Pure Storage, i processi che ora impiegano ore per spostarli ora lo fanno in pochi millisecondi. Si tratta di un enorme vantaggio quando si tratta di gestire la deriva dei dati. 

Maggiori informazioni su FlashBlade e FlashArray .