🤔 Почему моя модель машинного обучения резко теряет точность после выхода в продакшн, хотя на тестах всё было отлично
Потому что модель обучалась на «чистом» датасете, а в продакшне сталкивается с реальными, грязными и непредсказуемыми данными.
🧩Типовые причины падения качества:
1. Искажения входных признаков — Например, в одном из полей вместо десятичного значения приходит строка или ноль. Модель не понимает контекст и делает ошибочный прогноз.
2.Отсутствие валидации на этапе inference — Если данные не проходят базовую проверку перед подачей в модель, она работает на мусоре. А мусор на входе = мусор на выходе (GIGO).
3. Появление новых распределений (data drift) — В продакшн приходят значения, которых в трейне не было. Модель не обучалась на таких случаях и путается.
4. Неверная предобработка в проде — Самая частая причина: трансформации признаков в проде не совпадают с тем, как они делались в трейне. Всё — от разного кодирования категорий до забытых скейлеров.
🛠Как защититься
➡️ Внедрить валидацию входных данных (тип, диапазон, формат). ➡️ Использовать инвариантные признаки, устойчивые к мелким искажениям. ➡️ Настроить мониторинг данных на inference, чтобы ловить отклонения от трейна. ➡️ Автоматизировать регулярное переобучение с учётом новых поступающих данных. ➡️ Обеспечить идентичность пайплайнов: то, что в трейне — то и в проде.
🤔 Почему моя модель машинного обучения резко теряет точность после выхода в продакшн, хотя на тестах всё было отлично
Потому что модель обучалась на «чистом» датасете, а в продакшне сталкивается с реальными, грязными и непредсказуемыми данными.
🧩Типовые причины падения качества:
1. Искажения входных признаков — Например, в одном из полей вместо десятичного значения приходит строка или ноль. Модель не понимает контекст и делает ошибочный прогноз.
2.Отсутствие валидации на этапе inference — Если данные не проходят базовую проверку перед подачей в модель, она работает на мусоре. А мусор на входе = мусор на выходе (GIGO).
3. Появление новых распределений (data drift) — В продакшн приходят значения, которых в трейне не было. Модель не обучалась на таких случаях и путается.
4. Неверная предобработка в проде — Самая частая причина: трансформации признаков в проде не совпадают с тем, как они делались в трейне. Всё — от разного кодирования категорий до забытых скейлеров.
🛠Как защититься
➡️ Внедрить валидацию входных данных (тип, диапазон, формат). ➡️ Использовать инвариантные признаки, устойчивые к мелким искажениям. ➡️ Настроить мониторинг данных на inference, чтобы ловить отклонения от трейна. ➡️ Автоматизировать регулярное переобучение с учётом новых поступающих данных. ➡️ Обеспечить идентичность пайплайнов: то, что в трейне — то и в проде.
Members can post their voice notes of themselves screaming. Interestingly, the group doesn’t allow to post anything else which might lead to an instant ban. As of now, there are more than 330 members in the group. SUCK Channel Telegram A vandalised bank during the 2019 protest. File photo: May James/HKFP. Add up to 50 administrators The SUCK Channel on Telegram, with a message saying some content has been removed by the police. Photo: Telegram screenshot.
from us
