機械学習ガバナンスの5つの課題

ML モデル ガバナンスは、組織がアクセスを制御し、ポリシーを実装し、モデル アクティビティを追跡する全体的なプロセスです。これは、モデルの障害、規制遵守、攻撃のリスクを軽減するために不可欠なツールです。ガバナンスは、組織の収益とブランドに対するリスクを最小限に抑えるための基本です。効果的な機械学習ガバナンスを備えた組織は、モデルが本番環境でどのように実行されるかをきめ細かく制御して可視化できるだけでなく、AI/ML ガバナンス戦略を他の IT 戦略と統合することで運用効率を高めることもできます。

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ガバナンスにより、組織はモデルの結果に影響を与える可能性のあるすべての変数を可視化できるため、結果の精度やアプリケーションのパフォーマンスを低下させる可能性のある問題 (モデルドリフトなど) を迅速に特定して軽減できます。時間が経つにつれて、これらの問題は企業の収益に直接影響を及ぼし、ブランドに対する顧客の信頼を損なう可能性があります。

組織が機械学習のガバナンスに苦労するのはなぜでしょうか?

急速にデジタル化が進む市場で競争力を維持するために ML 機能の拡張を競う組織にとって、ガバナンスは 2021 年に直面する最大の課題です (出典: 2021 年エンタープライズ トレンド (ML レポート))

お客様が組織の機械学習ガバナンスに取り組む際に直面する主な課題は 5 つあります。

1. ベストプラクティスが不明確です。 ML ガバナンスはまだ初期段階にあり、組織には独自の環境で ML ガバナンスを効果的に実装するための明確なロードマップや規範的な推奨事項が欠けています。

2. 規制が不明確です。常に変化し曖昧な規制環境は不確実性を生み出し、企業はコンプライアンスの維持に多大なリソースを投入する必要があります。対応できない企業は競争上の優位性を失うリスクがあります。

3. 既存のソリューションは手動で不完全です。現在ガバナンスを実装している組織でも、それを実現するためにさまざまな異なるツールと手動プロセスを使用しています。このようなソリューションは、継続的なメンテナンスを必要とするだけでなく、カバレッジに重大なギャップが生じる可能性もあります。

4. ML は既存の IT 戦略に簡単に統合できません。効果的な機械学習ガバナンスには IT との連携が必要ですが、ほとんどの組織では依然として ML をブティック イニシアチブと見なしており、より標準化されたエンタープライズ IT プロセスやテクノロジー スタックに統合することが困難になっています。

5. 管理が不十分だと会社の資産にリスクが生じます。 ML を導入する企業は、ブランドと収益にリスクが生じます。ドリフトしたり理解が不足しているモデルはブランドに対する顧客の信頼を損なう可能性があり、監視されていないモデルは生産の失敗につながる可能性があります。

組織は機械学習のガバナンスをどのように改善すべきでしょうか?

組織は、上記の機械学習ガバナンスの課題に対処するために、MLOps プラットフォームを実装する必要があります。 Algorithmia は、必要な機能を備えた既製の MLOps ソリューションを提供する唯一のベンダーです。そうでなければ、組織は独自のソリューションを寄せ集めて維持せざるを得なくなります。いずれにしても、サポートを確実に受けるためには 7 つの重要な領域があります。

1. モデルリスクの文書、トレーニングと予測に使用されるモデルデータソースの説明、モデル出力の送信先と使用方法を含む完全なモデルカタログ

2. リスク勾配に基づく柔軟なモデルリスク管理フレームワーク：高リスクモデルはより多くの検証、テスト、監視を受け、低リスクモデルはより緩やかな扱いを受け、より多くの責任がビジネスユニットまたはモデル開発者に委任される。

3. モデルを展開し、それをレガシーシステムやデータアーキテクチャに統合するための効果的なプロセス

4. 運用中のモデルの健全性を運用、管理、監視するためのツール。モデル開発者をモデル運用の負担から解放します。

5. モデルの精度とデータの一貫性を監視するツール。モデルの結果や入力データが変動し始めたり、入力データの品質が低下したりした場合にアラートを生成します。

6. モデルとデータの変更管理プロセスを統合し、データやモデルの変更が適切にテストされ、伝達され、予期せぬ事態を防ぐ

7. 標準的な監査レポートとログ。これにより、レビュー担当者と監査担当者は、モデルの結果、変更履歴、データ エラーまたは過去のモデル障害の記録、および実行されたアクションを確認できます。