在生产环境中监控机器学习模型：为什么以及如何进行监控？
生产环境中监控机器学习模型的重要性和方法
我们的模型在不断演变的世界中受到了哪些影响？关于漂移示例的分析，并实施基于Python的监控策略
机器学习（ML）模型的开发往往需要时间和专业知识。作为数据科学爱好者，当我们获得一个数据集来进行探索和分析时，我们会急切地开始使用各种先进模型或采用数据中心的策略进行训练和验证。当我们优化模型的性能时，就像完成了所有任务一样，这感觉非常充实。
然而，在部署模型到生产环境后，存在许多导致模型性能降低或退化的原因。
#1 训练数据是通过模拟生成的
数据科学家在访问生产数据方面经常面临限制，这导致使用模拟或样本数据来训练模型。尽管数据工程师负责确保训练数据在规模和复杂性方面的代表性，但训练数据仍然在一定程度上偏离生产数据。在上游数据处理（如数据收集和标记）中也存在系统性缺陷的风险。这些因素可能影响提取额外有用的输入特征或阻碍模型的泛化能力。
示例：金融行业中的投资者数据或医疗保健行业中的患者信息通常由于安全和隐私问题而进行模拟。
#2 新的生产数据展示了新的数据分布
随着时间的推移，输入特征的特征也可能发生变化，例如年龄组、收入范围或其他客户人口统计数据的变化。数据源本身甚至可能因为各种情况而被完全替换。在模型开发过程中，优化依赖于从训练数据中学习和捕捉大多数群体的模式。然而，随着时间的推移，以前的大多数可能转变为生产数据中的少数派，使得原始的静态模型无法满足最新的生产需求。
