¿Cómo se puede aplicar el control estadístico de procesos a los flujos de trabajo de ML?

1 ¿Qué es SPC?

SPC es una rama del control estadístico de calidad que se enfoca en monitorear y controlar la variación de un proceso a lo largo del tiempo. SPC utiliza tablas y gráficos para mostrar los datos recopilados del proceso y compararlos con límites o umbrales predefinidos. Estos límites se basan en el rendimiento histórico o esperado del proceso y representan el rango aceptable de variación. Si los puntos de datos se encuentran dentro de los límites, se considera que el proceso está bajo control y es estable. Si los puntos de datos exceden los límites, se considera que el proceso está fuera de control e inestable, lo que indica la presencia de causas especiales o asignables de variación que deben identificarse y eliminarse.

2 ¿Cómo aplicar SPC a los flujos de trabajo de ML?

Para aplicar SPC a los flujos de trabajo de ML, debe definir los indicadores clave de rendimiento (KPIs) o métricas que reflejan la calidad y la precisión de los resultados de ML. Por ejemplo, puede usar la precisión, la recuperación, la puntuación F1, la exactitud o ROC-AUC para medir el rendimiento de los modelos de ML. Luego, debe recopilar y analizar los datos relacionados con estos KPI en cada etapa del flujo de trabajo. Por ejemplo, puede utilizar gráficos SPC para supervisar la calidad de los datos, la distribución de entidades, el rendimiento del modelo y el desfase del modelo a lo largo del tiempo. También puede utilizar las herramientas de SPC para realizar análisis de causa raíz, pruebas de hipótesis y mejora de procesos en función de la información de los datos.

4 ¿Cuáles son los desafíos de SPC para los flujos de trabajo de ML?

SPC también puede presentar algunos desafíos para los flujos de trabajo de ML, como la selección de los KPI y los límites correctos para los flujos de trabajo de ML que a menudo no son lineales, multidimensionales y dinámicos. Además, la recopilación y el almacenamiento de los grandes y diversos conjuntos de datos necesarios para el análisis SPC puede ser difícil. Además, la integración y automatización de los métodos y herramientas de SPC con las plataformas y herramientas de ML existentes es una tarea compleja. Interpretar y comunicar los resultados y recomendaciones del SPC a las partes interesadas relevantes también puede ser un desafío. Por último, puede ser difícil equilibrar las compensaciones entre los costos y los beneficios de la implementación y el mantenimiento de SPC.

5 ¿Cómo superar los desafíos de SPC para flujos de trabajo de ML?

Con el fin de abordar la dificultad de SPC para los flujos de trabajo de ML, se debe considerar seguir las mejores prácticas. Esto incluye alinear los objetivos y las métricas de SPC con los objetivos comerciales y las necesidades del cliente, seleccionar las fuentes de datos y las características más adecuadas para el análisis de SPC y aplicar los principios y técnicas de SPC de una manera flexible y adaptable que sea adecuada para las características y requisitos de los flujos de trabajo de ML. Además, es beneficioso aprovechar los marcos y bibliotecas de SPC existentes que son compatibles con los flujos de trabajo de ML, y consultar con expertos en el dominio y profesionales de ML para validar y refinar los hallazgos y acciones de SPC.