Open-Source Drift Detection Tools in Action: Insights from Two Use Cases

要約

データ ドリフトは、機械学習 (ML) モデルのライフサイクルにおいて重大な課題を引き起こし、そのパフォーマンスと信頼性に影響を与えます。
この課題に応えて、オープンソースのドリフト検出ツールの有効性を評価する D3Bench と呼ばれるマイクロベンチマーク調査を紹介します。
D3Bench は、2 つのスマート ビルディングのユースケースからの実世界データを活用して、Evidently AI、NannyML、Alibi-Detect の機能を検証します。データ ドリフトを特定して分析するために、これらのツールの機能的適合性を評価することを優先します。
さらに、ML パイプラインとの統合性、多様なデータ型への適応性、使いやすさ、計算効率、リソース需要などの非機能基準の包括的なセットを考慮します。
私たちの調査結果では、明らかに AI が一般的なデータ ドリフト検出で優れているのに対し、NannyML はシフトの正確なタイミングを特定し、その結果として生じる予測精度への影響を評価することに優れていることが明らかになりました。

要約(オリジナル)

Data drifts pose a critical challenge in the lifecycle of machine learning (ML) models, affecting their performance and reliability. In response to this challenge, we present a microbenchmark study, called D3Bench, which evaluates the efficacy of open-source drift detection tools. D3Bench examines the capabilities of Evidently AI, NannyML, and Alibi-Detect, leveraging real-world data from two smart building use cases.We prioritize assessing the functional suitability of these tools to identify and analyze data drifts. Furthermore, we consider a comprehensive set of non-functional criteria, such as the integrability with ML pipelines, the adaptability to diverse data types, user-friendliness, computational efficiency, and resource demands. Our findings reveal that Evidently AI stands out for its general data drift detection, whereas NannyML excels at pinpointing the precise timing of shifts and evaluating their consequent effects on predictive accuracy.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google