Machine learning (ML) stopt niet bij het ontwikkelen van een model—dat is eigenlijk pas het begin. Veel organisaties focussen vooral op het bouwen van een model, maar vergeten dat het échte werk pas begint zodra het model in productie staat. Een model is namelijk alleen waardevol als het goed blijft presteren, en dat vraagt om voortdurend onderhoud en model monitoring.
MLOps, een combinatie van machine learning en operations, beheert de gehele levenscyclus van een model, waarbij monitoring een cruciale rol speelt. Hoe zorg je ervoor dat een model ook op de lange termijn betrouwbaar blijft? Hoe voorkom je dat het veroudert of onnauwkeurige voorspellingen maakt? Deze blog gaat in op het belang van monitoring, de voordelen, veelvoorkomende valkuilen en biedt praktische tips om dit in Python te implementeren, zodat je modellen soepel blijven draaien, zelfs wanneer de omstandigheden veranderen.
Wat is Monitoring?
Monitoring is essentieel om ervoor te zorgen dat machine learning-modellen in productie betrouwbaar blijven presteren. Door middel van diverse technieken en tools kun je voortdurend de prestaties van je model in de gaten houden, veranderingen in data opsporen en de nauwkeurigheid van voorspellingen waarborgen. Maar wat houdt dit precies in?
De vier belangrijkste pijlers van ML monitoring zijn:
- Model Performance Monitoring
Het monitoren van de prestaties van je model draait om het meten van cruciale metrics zoals accuracy, precision, recall, F1-score, en R-squared. Door deze statistieken bij te houden, kun je snel inspringen als de prestaties van het model beginnen te dalen.
- Data Drift Detection
Modellen kunnen verouderen wanneer de inputdata in de loop van de tijd verandert. Data drift detectie helpt je om afwijkingen in de distributie van de data te signaleren, zodat je kunt ingrijpen voordat de modelprestaties echt achteruitgaan.
- Operationele Monitoring
Naast de modelprestaties is het belangrijk om de operationele werking te volgen. Denk hierbij aan operationele metrics zoals latency, beschikbaarheid en foutmeldingen. Deze gegevens geven inzicht in de robuustheid van de software rondom je model.
- Detectie van Adversarial Attacks
Tegenwoordig proberen aanvallers soms bewust modellen te misleiden met gemanipuleerde data. Door monitoring in te zetten, kun je vroegtijdig signaleren wanneer ongebruikelijke data-invoer jouw model probeert te manipuleren, zoals afbeeldingen die voor mensen herkenbaar blijven, maar een model op het verkeerde been zetten.
Het monitoren helpt niet alleen bij het behouden van betrouwbare modellen, maar zorgt er ook voor dat je direct kunt bijsturen als er afwijkingen of problemen optreden.
Het belang van juiste metrics
Een goede monitoringoplossing lost niet automatisch al je problemen op. Zoals bij elke stap in de MLOps-cyclus is het belangrijk om de juiste afwegingen te maken. Net als in de ontwikkelfase van je model, is het bij monitoring van belang om de juiste metrics te kiezen. Deze metrics moeten aansluiten bij je specifieke casus, zodat je gericht kunt sturen en ervoor kunt zorgen dat het model optimaal blijft bijdragen aan de doelstellingen.
Dit geldt niet alleen voor de prestaties van je model, maar ook voor het monitoren van data drift. Voordat we dieper ingaan op de methoden voor drift-detectie, eerst een korte verduidelijking: data drift verwijst naar veranderingen in de distributie van inputdata. Concept drift daarentegen gaat over veranderingen in de relatie tussen input- en outputvariabelen. Beide soorten drift brengen risico’s met zich mee, en met goede monitoring kunnen deze worden opgespoord en aangepakt. Het is echter cruciaal om de juiste oorzaak van de drift te achterhalen, zodat je een gerichte oplossing kunt implementeren en je model robuust blijft.
Hoe kies je de juiste metrics voor drift detectie?
Bij het detecteren van drift draait het om het kiezen van de juiste statistische test die past bij jouw dataset en probleemstelling. Dit vraagt om een grondige kennis van je data en een weloverwogen keuze. Hier zijn enkele belangrijke vragen die je moet overwegen:
- Welk type data gebruik je?
Is de data categorisch of numeriek? Numerieke data kan beter worden getest met bijvoorbeeld de KS-test of MMD, terwijl voor categorische data de Chi-Square en Cramer’s V tests beter geschikt zijn.
- Hoe groot is je dataset?
De gevoeligheid van sommige tests kan variëren afhankelijk van de grootte van de dataset.
- Is je dataset normaal verdeeld?
Dit kan invloed hebben op de keuze voor bepaalde tests.
- Wil je focussen op data drift of concept drift?
Wil je de veranderingen in inputdata monitoren of de relatie tussen input en output?
- Wil je online of offline drift detectie?
Werk je met batch-data of streaming-data? Moet je in realtime reageren op veranderingen?
- Wil je univariate of multivariate drift detectie?
Focus je op elke feature afzonderlijk (univariate) of wil je meerdere features tegelijk vergelijken (multivariate)?
- Welke test kies je voor univariate drift?
Gebruik je voor elke feature een eigen test of kies je één test voor alle features?
- Welke dataset gebruik je voor drift detectie?
Gebruik je de getrainde dataset als referentie, of kies je een andere, onbewerkte dataset over dezelfde periode?
De keuze voor de juiste drift detectie methode is dus sterk afhankelijk van het doel en de kenmerken van je dataset. Monitoring is geen ‘plug-and-play’ oplossing. Het vereist zorgvuldige afwegingen om tot de meest geschikte oplossing te komen.
Wat doe je na drift detectie?
Wanneer drift is gedetecteerd, hangt de vervolgstap af van het soort drift en de oorzaak ervan. Het is altijd verstandig om regelmatig model evaluaties uit te voeren en het model opnieuw te trainen. Met een goed Experiment Tracking platform kun je weloverwogen beslissingen nemen over of je het nieuwe model in productie wilt zetten of niet.
Als hertrainen niet het gewenste resultaat oplevert, kan een diepgaandere analyse nodig zijn. Dit kan betekenen dat je opnieuw moet kijken naar je feature engineering of de keuze voor je algoritme. Dit handmatige werk kan tijdrovend zijn, maar is soms onvermijdelijk om je model te verbeteren.
Automatiseren van monitoring en drift detectie
Hoewel handmatige stappen soms noodzakelijk zijn, kan veel van het monitoren van data en modellen worden geautomatiseerd. Je kunt drift detecties inplannen, resultaten automatisch loggen, en triggers instellen die bijvoorbeeld een hertrain-job starten zodra een drift wordt gedetecteerd. Maar wees voorzichtig met te veel automatisering: wat gebeurt er als een nieuw model automatisch in productie wordt gezet zonder voldoende controle? Handmatige goedkeuring kan noodzakelijk zijn om risico’s te vermijden.
Operationele logging
Naast drift monitoring is het belangrijk om ook de operationele aspecten te loggen. Dit betekent dat je het gebruik van je model bijhoudt, inclusief foutmeldingen, latency-gegevens en gebruikersgegevens. Operationele logging helpt om bugs in de productieomgeving op te sporen en geeft waardevolle inzichten voor efficiënt onderhoud.
Aan de slag met monitoring
Nu je weet wat drift detectie inhoudt, vraag je je misschien af: hoe pas ik dit in de praktijk toe? En terecht! Want hoewel drift detectie in theorie logisch klinkt, kan de praktijk wat uitdagender zijn. Vooral wanneer er behoefte is aan real-time (online) drift detectie. Hierbij worden gegevens direct verwerkt op het moment dat ze binnenkomen, terwijl bij offline drift detectie de gegevens in batches worden geanalyseerd.
Veel use cases vereisen online drift detectie, omdat batch verwerking niet altijd snel genoeg of haalbaar is. Dit vraagt niet alleen om de juiste tests, maar ook om een infrastructuur die robuust genoeg is voor real-time dataverwerking. Dit is vaak waarom drift detectie pas wordt geïmplementeerd wanneer een project of team meer volwassenheid heeft bereikt op het gebied van MLOps.
Cloudoplossingen voor drift detectie
Cloudproviders spelen in op de behoefte aan drift detectie en operationele logging. Zo biedt Azure op haar Azure Machine Learning platform een geïntegreerde Data Drift oplossing, wat het monitoren van data drift een stuk eenvoudiger maakt. Maar vooral op het gebied van operationele logging komen cloudoplossingen goed van pas.
Amazon CloudWatch (AWS) biedt gedetailleerde inzichten in de operationele prestaties van je ML-modellen, zoals error meldingen en latency-gegevens.
Azure Monitor biedt vergelijkbare functionaliteit, inclusief Log Analytics en Application Insights, waarmee je gecentraliseerd logs kunt bijhouden en meldingen kunt instellen voor belangrijke gebeurtenissen in je productiecode.
Open-Source tools voor drift detectie
Naast deze cloudoplossingen zijn er ook krachtige open-source tools beschikbaar. Voor drift detectie in Python zijn er drie populaire PIP-packages die je kunt gebruiken:
- Evidently AI
Deze gebruiksvriendelijke tool is specifiek gericht op tabulaire data en ondersteunt diverse drift detectie methoden.
- Alibi-detect
Een flexibele en goed gedocumenteerde optie die tabulaire data, afbeeldingen en tekst ondersteunt. Bovendien biedt Alibi-detect een extra component voor adversarial attack detectie, waarmee het de veiligheid van je modellen vergroot.
- NannyML
Net als Evidently is deze tool vooral geschikt voor tabulaire data en biedt het eenvoudige integratie. Het is iets gebruiksvriendelijker, maar beperkt in de ondersteuning voor andere datatypes.
Hoewel alle drie de tools nuttig zijn, hebben ze elk hun eigen voor- en nadelen. Waar Evidently en NannyML eenvoudiger in gebruik zijn, is Alibi-detect uitgebreider, maar complexer. Het combineren van meerdere tools kan vaak de beste oplossing bieden voor een robuust drift monitoringsysteem.
Onze oplossing bij Data Science Lab
Bij DSL hebben we ervoor gekozen om een aantal van deze open-source tools te combineren, zodat we een generieke en gebruiksvriendelijke oplossing voor drift monitoring kunnen aanbieden. Door het beste van elk pakket te gebruiken, kunnen we zowel eenvoudig tabulaire data monitoren als complexere drift detecteren in afbeeldingen of tekst. Deze aanpak biedt flexibiliteit en schaalbaarheid voor uiteenlopende use cases.
Wat zijn de voor-en nadelen van monitoring?
Zoals eerder aangegeven, moet een ML-model, net als de software waarin het draait, worden onderhouden alsof het een “levend” systeem is. Modellen moeten zich regelmatig aanpassen aan hun omgeving om optimaal te blijven presteren. Dit onderhoud brengt echter zowel voordelen als uitdagingen met zich mee.
Voordelen van monitoring
- Verbeterde modelprestaties
Door continue model monitoring kunnen afwijkingen in de prestaties vroegtijdig worden opgemerkt. Dit maakt snelle aanpassingen mogelijk, waardoor het model altijd op topniveau kan blijven presteren.
- Verhoogde betrouwbaarheid
Monitoring zorgt ervoor dat de integriteit van het model gewaarborgd blijft. Dit verhoogt het vertrouwen in de beslissingen die door het model worden genomen, essentieel voor organisaties die afhankelijk zijn van AI-oplossingen.
- Snellere reactie op veranderingen
Dankzij monitoring kunnen organisaties proactief reageren op veranderingen in data of het gedrag van het model. In plaats van reactief problemen oplossen, kan je vooraf stappen ondernemen, wat leidt tot een meer efficiënte bedrijfsvoering.
Uitdagingen en valkuilen
- Toepasbaarheid in de praktijk
Hoewel monitoring in theorie eenvoudig klinkt, kan het in de praktijk lastig zijn. Het vereist een robuuste infrastructuur voor real-time dataverwerking en een zorgvuldige selectie van monitoring tests. Het opzetten van een effectieve monitoringoplossing kan vooral uitdagend zijn voor organisaties die niet over de juiste expertise of middelen beschikken.
- Hoeveelheid data
Te veel metrics bijhouden kan overweldigend zijn. Als er geen duidelijke strategie is, kan het moeilijk worden om zinvolle inzichten te verkrijgen uit de overvloed aan gegevens, wat het monitoringsproces onnodig complex maakt.
- Overgevoeligheid voor kleine veranderingen
Wanneer een monitoringoplossing te gevoelig is, kan dit leiden tot overreacties op kleine veranderingen in data. Dit kan onnodig veel middelen en tijd kosten, doordat er frequent hertrainingen, onderzoeken of doorontwikkelingen worden gestart, zonder dat dit echt nodig is.
Conclusie
Monitoring is een essentieel onderdeel van het succesvol implementeren en onderhouden van een volwassen MLOps-cyclus. Door aandacht te besteden aan de juiste metrics, driftdetectie en automatisering, kunnen organisaties de prestaties van hun modellen optimaliseren en ervoor zorgen dat ze betrouwbaar blijven, zelfs in een snel veranderende omgeving. Tools zoals Evidently AI, Alibi Detect, NannyML, en de monitoringopties van Azure en AWS kunnen hierbij van grote waarde zijn.
Echter, er zijn ook uitdagingen in de praktijk. Organisaties moeten een bepaald volwassenheidsniveau bereiken en zorgen voor een robuuste infrastructuur om monitoring effectief in te zetten. Maar de voordelen, zoals verbeterde prestaties, verhoogde betrouwbaarheid en snelle respons, zijn duidelijk en overtuigend. Het bewust zijn van de mogelijke valkuilen is cruciaal om de implementatie succesvol te maken.
Klaar voor de volgende stap?
Wil je meer weten over hoe jouw organisatie kan profiteren van effectieve model monitoring en driftdetectie? Neem contact met ons op. Wij helpen je graag om je MLOps-infrastructuur naar een hoger niveau te tillen en het maximale uit je AI-oplossingen te halen. MLOps doet dat.
