完全に自動化されたデータドリフト検出パイプラインの構築方法

自動化されたデータドリフト検出パイプラインの構築方法

データドリフトを検出し対処するための自動化ガイド

動機

データドリフトは、本番環境における入力特徴量の分布が学習データと異なる場合に発生し、精度の低下やモデルパフォーマンスの低下を引き起こすことがあります。

データドリフトの影響を軽減するために、ドリフトを検出し、データチームに通知し、モデルの再学習をトリガーするワークフローを設計することができます。

ワークフロー

このワークフローには、以下のタスクが含まれます：

1. Postgresデータベースから参照データを取得する。
2. ウェブから現在の本番データを取得する。
3. 参照データと現在のデータを比較してデータドリフトを検出する。
4. 現在のデータを既存のPostgresデータベースに追加する。
5. データドリフトがある場合、以下のアクションを実行する：

• データチームにSlackメッセージを送信して通知する。
• モデルのパフォーマンスを更新するためにモデルを再学習する。
• 更新されたモデルをS3に保存する。

このワークフローは、毎週月曜日の午前11時など、特定の時間に実行されるようにスケジュールされています。

• 「高度なデータサイエンス技術を用いたEコマース詐欺の検出」
• データサイエンティストやアナリストのための統計の基礎
• 「クロスファンクションの機械学習プロジェクトの20の学び」

全体的に、このワークフローにはデータサイエンスタスクとデータエンジニアリングタスクの2つのタイプのタスクが含まれています。

データサイエンスタスクはピンクのボックスで表され、データサイエンティストによって実行され、データドリフトに関与します…

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