机器学习已经成为企业提高运营效率和数据驱动决策的重要工具。

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随着企业对机器学习模型的信任度增强，确保机器学习的成果符合企业预期至关重要。因此，对机器学习模型的监控逐渐受到企业的关注。

简而言之，监控机器学习的过程主要是指对其表现情况进行持续评估，包括收集模型输出的数据、与预期效果进行对比及识别差异。

监测的主要目标是确认模型正确并如期运转，及时发现并解决潜在问题。

然而，即使这项工作如此重要，依然被许多企业忽视。

因此，这篇文章会带大家一起探讨监控机器学习模型的重要性。

监测机器学习模型的首要原因是机器学习很容易发生数据漂移。当机器已经学习过的数据和它正在测试的数据不同时，就会发生数据漂移。这就会导致模型的准确度下降，甚至在某些情况下不再发挥作用。

通过监测模型，企业可以及早检测到数据漂移情况，并及时纠正。这就可以保证机器学习模型的准确度和可信度，从而达到预期效果。

监测模型的另一个重要作用是及时发现错误。即使模型代码或数据有一个很小的错误，都可能给企业带来重大损失。监控模型就能及时发现问题，并在产生重大影响之前解决问题。

模型监测使企业能够在事故发生之前锁定潜在风险，并解决问题。从长远来看，有效节省了企业的时间和金钱成本。

遵守法律是各行业企业的一个重要关注点。无视法规将面临昂贵的处罚、法律诉讼以及声誉损害。各个行业，如医疗和金融，都有严格的法规来管理机器学习模型的使用。

通过监控机器学习模型，企业可以确保它们遵守了适用的法规。同时，也使企业能及时锁定并解决可能会发生的问题，从而确保企业在法律规定范围内管理和运营数据。

监控机器学习模型使企业有机会提高机器学习模型的性能。通过收集模型的性能数据，企业可以找到能帮助企业微调模型参数、改善模型精准度的模式和趋势。

此外，持续监测使企业能够抓住机会，使用新的科技或技术优化模型性能。这样可以帮助企业在行业中获得竞争优势，甚至处于行业领军地位。

监控机器学习模型可以使企业做出更明智的决策。监控模型在企业决策过程中起着重要作用。通过模型监控，企业就能保证决策过程所参考的数据是精确且可信赖的。

监控给企业提供识别数据错误或偏差的机会，从而确保决策的公正和客观。

机器学习监控技术包括持续性数据分析，以确保机器学习模型正常运行。

以下是机器学习监控不同于其他模型监控的特点：

①持续监控：一方面，传统的监控模型通常在特定的时间间隔内进行，如日每次或周每次。另一方面，机器学习监控包括持续性的实时监控。这允许企业快速发现、解决潜在问题。

②主动识别问题：传统的模型监控系统只能识别已经发生的问题。但机器学习监控是足够主动的，允许企业积极的干预，防止问题产生，也能见微知著，将问题扼杀在萌芽时。

③自动化：监控是高度自动化的，它利用先进的算法和机器学习模型监测数据异常及偏离预期的行为。这也缩减了人工监测的需求，可以快速识别问题。

④可测量性：监控基于机器学习系统的可扩展性很高，有利于监测大量的数据集和系统。这使得它特别适用于需要监测大量数据、有复杂系统的企业。

⑤预测分析：通过利用预测性分析来识别数据中的模型和趋势，帮助企业识别潜在的问题。也允许积极的干预，以防问题发生。

⑥用户化：机器学习监控根据客户的特定需求而定制，允许制定解决特定困难、满足特定需求的监控解决方案。

采用机器学习监控，企业可以获得基于可信数据的更明智的观点，并基于机器学习模型获得更好的结果。

以下是一些有效的机器学习监控优秀行为：

①设置不同的性能指标，并定期监控；

②持续跟踪、监控数据质量和模型输入；

③设置警报，在模型超出预期范围时提醒相关人员；

④定期检查和更新模型以确保它们的精准度和可信度；

⑤进行强力测试，并验证测试过程，捕捉错误和偏差；

⑥记录所有的变化，更新模型的透明度和问责机制

⑦培养一种围绕模型监测和管理、不断学习和改进的文化。

忽视监控机器学习模型会给企业带来严重的灾难，比如数据精确度下降、数据偏差增多等给企业带来重大损失的错误。监控模型对于依赖机器学习模型的企业至关重要。监控机器学习模型需要持续的精力和努力，但就长远来看，这些付出都是值得的。因此，定期监测机器学习模型，确保性能的持续性和精准度，对于企业而言至关重要。

原文标题：You should never neglect to monitor your machine-learning models

原文作者：Prasanna Chitanand