Model Accuracy Drift (MAD)
İstehsalatda (production) olan bir maşın öyrənməsi modelinin real dünya məlumatlarının dəyişməsi səbəbindən proqnozlaşdırma dəqiqliyinin zaman keçdikcə azalması dərəcəsidir.
MAD = İlkin Model Dəqiqliyi (%) - Cari Model Dəqiqliyi (%)Ətraflı İzah
Model Accuracy Drift (MAD) süni intellekt tətbiqlərinin keyfiyyətinə nəzarət etmək üçün MLOps mütəxəssisləri tərəfindən istifadə olunur. Modellər laboratoriya şəraitində (təlim verilənləri ilə) mükəmməl işləyə bilər, lakin real dünyada istifadəçi davranışları və trendlər dəyişdikcə model köhnəlir.
MAD-ın mütəmadi izlənilməsi modelin nə vaxt yenidən öyrədilməli (retrained) olduğunu müəyyən etməyə kömək edir. Yüksək MAD müştəri təcrübəsinin pisləşməsinə və yanlış qərarlara səbəb olur.
Bu metrik xüsusilə tövsiyə sistemləri (recommendation engines) və fırıldaqçılıq əleyhinə (anti-fraud) sistemlər üçün kritikdir.
Kredit skorinqi modeli ilk istifadəyə veriləndə 95% dəqiqliklə işləyirdi. 6 ay sonra iqtisadi dəyişikliklər səbəbindən modelin dəqiqliyi 88%-ə düşüb. MAD = 95% - 88% = 7%. Model təcili yenidən öyrədilməlidir.