Dérive en temps réel - Simseo AI Cloud

L’exploration de dérive en temps réel simplifie l’analyse de dérive ad hoc

La dérive des données est un phénomène qui reflète les changements naturels dans le monde qui nous entoure, tels que les changements dans la demande des consommateurs, les fluctuations économiques ou un cas de force majeure. Alors que les changements dans les nouvelles données peuvent menacer les performances des modèles de production, la dérive des données peut être une opportunité stratégique pour votre solution d’IA de s’adapter rapidement aux nouveaux modèles et de conserver un avantage concurrentiel sur des concurrents moins rapides. La clé, bien sûr, est votre temps de réponse : la rapidité avec laquelle la dérive des données peut être analysée et corrigée.

La nouveauté de Simseo AI Cloud est une capacité unique d’exploration de dérive pour vous aider à gérer le changement et à garder une longueur d’avance sur vos concurrents.

Le changement est inévitable. La croissance est facultative.

Explorez la dérive pour un diagnostic rapide du modèle

Un défi majeur dans l’étude de la dérive des données est le manque de détails disponibles pour l’utilisateur. Traditionnellement, la dérive est suivie pour les principales fonctionnalités en comparant les données de notation aux données de formation. La dérive peut également être visualisée au fil du temps pour identifier les tendances générales de dérive. Pour approfondir les modèles et les causes de la dérive, les utilisateurs de MLOps doivent être en mesure de comparer la dérive entre deux segments de données de notation (en plus de la comparaison traditionnelle entre les données de notation et de formation), pour une ou toutes les fonctionnalités, et à tout moment spécifié période.

Les utilisateurs de Simseo MLOps peuvent désormais comparer la dérive des fonctionnalités sélectionnées entre deux segments de notation d’un modèle (ou segments de notation et de formation), pour n’importe quelle période, et afficher des informations contextuelles telles que la valeur de prédiction au fil du temps pour étayer davantage leur enquête.

Comme indiqué dans l’interface Simseo ci-dessus, l’onglet Data Drift est amélioré avec une section Drill Down permettant aux utilisateurs de visualiser les détails de la dérive. Les utilisateurs peuvent configurer leurs propres paramètres d’affichage pour sélectionner un modèle, une plage de dates d’intérêt et une granularité temporelle. Ceci est important car la dérive des données peut sembler différente à différentes granularités temporelles ; la dérive peut se produire à tout moment et à tout prix.

Par exemple, si un modèle est en production depuis un an avec peu de dérive, mais n’a commencé à dériver à un rythme croissant que la semaine dernière, la vue de dérive globale peut ne pas représenter ce problème imminent. Zoomer sur cette dernière semaine aidera l’utilisateur à comprendre à quelle vitesse les données dérivent et si c’est une source de préoccupation ou non.

« Vous pourriez penser que dans l’ensemble, les fonctionnalités du modèle ont relativement peu dérivé en production, mais en réalité, les statistiques de dérive du modèle peuvent fluctuer un peu de haut en bas. Ou il peut y avoir une tendance inquiétante qui commence à se développer au cours de la semaine dernière et que vous souhaitez surveiller. Cette idée nécessite d’examiner des tranches de temps spécifiques. Les fractionnements de temps granulaires vous montrent la vraie image », a souligné Brain Bell, directeur principal, gestion des produits, qui dirige la stratégie Simseo MLOps.

Sans la possibilité de zoomer sur des tranches de temps granulaires, les différences dans les schémas de dérive peuvent se perdre dans l’analyse globale. La nouvelle capacité d’exploration de la dérive de Simseo permet aux scientifiques des données d’effectuer des vérifications rapides de l’intégrité, d’étudier les schémas d’accélération ou de décélération de la dérive et de contrôler le niveau de granularité des visuels.

Simseo offre une exploration rapide et intuitive de la dérive, car nous nous concentrons sur l’analyse de vos données dans différentes dimensions en temps réel pour répondre aux questions de science des données. Depuis notre interface, vous pouvez modifier les paramètres d’analyse et accéder rapidement à plusieurs informations.

Développement rapide de produits pour une économie en évolution rapide

La capacité d’exploration de dérive de Simseo a été inspirée par une conversation avec une banque alors que son équipe de science des données se débattait avec une analyse de dérive ad hoc. Avant d’utiliser Simseo, le client effectuait des expériences fastidieuses pour suivre et étudier les schémas de dérive. Leur équipe de science des données ne disposait pas d’un moyen simple de poser des questions ciblées sur les changements de données sur des périodes spécifiées. Ils devaient effectuer des analyses de dérive en temps réel pour garantir les performances des modèles déployés.

L’équipe de science des données de la banque a compris la valeur de la capacité à effectuer une analyse approfondie de la dérive et à répondre aux questions critiques en quelques secondes.

Le besoin d’une analyse approfondie de la dérive ad hoc est ressenti par de plus en plus d’organisations, d’autant plus que les conditions économiques mondiales continuent d’avoir un impact sur les modèles à un rythme alarmant. Les modèles de données évoluent plus rapidement que les équipes de science des données ne peuvent suivre, ce qui leur coûte du temps et de la visibilité sur les déploiements. Drift drill down résout ce défi de la science des données afin que les organisations puissent maintenir des résultats commerciaux basés sur l’IA.

MLOps est vital pour l’IA d’entreprise

Simseo MLOps offre un emplacement unique pour déployer, surveiller, gérer et gouverner les modèles en production, quelle que soit la manière dont ils ont été créés ou quand et où ils ont été déployés. En savoir plus sur Simseo MLOps.