机器学习 (ML) 已成为许多组织数字化转型战略的重要组成部分。 从预测客户行为到优化业务流程，机器学习算法越来越多地用于制定影响业务成果的决策。
您有没有想过这些算法是如何得出结论的？ 答案在于用于训练这些模型的数据 以及这些数据是如何得出的。 在这篇博文中，我们将探讨谱系透明度对于机器学习数据集的重要性，以及它如何帮助建立和确保机器学习结论的信任和可靠性。
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对数据的信任是任何机器学习计划成功的关键因素。 评估机器学习算法做出的决策的高管需要相信他们得出的结论。 毕竟，这些决策会对业务运营、客户满意度和收入产生重大影响。 但信任不仅对高管很重要，对高管也很重要。 在建立高管信任之前，创建和使用机器学习模型的数据科学家和公民数据科学家必须对他们所使用的数据充满信心。 了解数据的含义、质量和来源是建立信任的关键因素。 在本次讨论中，我们重点讨论数据起源和沿袭。
沿袭描述了在数据的整个生命周期中跟踪数据的起源、历史、移动和转换的能力。 在机器学习的背景下，谱系透明度意味着追踪用于训练任何模型的数据源，了解数据如何转换，并识别在此过程中可能引入的任何潜在偏差或错误。
血统透明的好处
在机器学习数据集中实现谱系透明有几个好处。 以下是一些：
- 改进的模型性能：通过了解用于训练 ML 模型的数据的起源和历史，数据科学家可以识别可能影响模型性能的潜在偏差或错误。 这可以带来更准确的预测和更好的决策。
- 增强信任：谱系透明度可以帮助人们清楚地了解数据的来源、转换和用于训练模型的方式，从而建立对机器学习结论的信任。 这对于数据隐私和安全至关重要的行业（例如医疗保健和金融）尤其重要。 为了满足监管准则，还需要血统详细信息。
- 更快地排除故障：当 ML 模型出现问题时，沿袭透明度可以帮助数据科学家快速识别问题的根源。 这可以减少大量测试和调试的需要，从而节省时间和资源。
- 改善协作：谱系透明度通过提供对数据使用方式的清晰了解，促进数据科学家和其他利益相关者之间的协作与合作。 这可以带来更好的沟通、提高模型性能并增加对整个机器学习流程的信任。
那么组织如何实现机器学习数据集的谱系透明度呢？ 让我们看一下几种策略：
- 利用数据目录：数据目录是集中存储库，提供可用数据资产及其关联元数据的列表。 这可以帮助数据科学家了解用于训练机器学习模型的数据的来源、格式和结构。 同样重要的是，目录还旨在识别数据管理员（特定数据项的主题专家），并使企业能够以业务中每个人都能理解的方式定义数据。
- 采用可靠的代码管理策略：Git 等版本控制系统可以帮助跟踪数据和代码随时间的变化。 此代码通常是数据在融入 ML 训练数据集时如何转换的真实记录源。
- 使记录所有数据源成为必需的做法：记录数据源并提供数据转换方式的清晰描述有助于建立对机器学习结论的信任。 这还可以使数据科学家更轻松地了解数据的使用方式并识别潜在的偏差或错误。 这对于临时提供或由非标准或定制系统管理的源数据至关重要。
- 实施数据沿袭工具和方法： 有一些工具可以帮助组织通过解析代码、ETL（提取、转换、加载）解决方案等来跟踪数据集从最终源到目标的沿袭。 这些工具提供了数据如何转换和用于训练模型的可视化表示，并且还有助于对数据管道的深入检查。
总之，谱系透明度是成功的机器学习计划的关键组成部分。 通过清楚地了解数据的来源、转换和用于训练模型的方式，组织可以建立对其机器学习结果的信任并确保其模型的性能。 实现沿袭透明度似乎令人畏惧，但有多种策略和工具可以帮助组织实现这一目标。 通过利用代码管理、数据目录、数据文档和沿袭工具，组织可以创建一个透明且值得信赖的数据环境来支持其机器学习计划。 有了沿袭透明度，数据科学家就可以更有效地协作、更有效地解决问题并提高模型性能。
最终，血统透明度不仅仅是一个可有可无的东西，对于想要充分发挥 ML 计划潜力的组织来说，它是必须具备的。 如果您希望将 ML 计划提升到一个新的水平，请首先为所有数据管道实施数据沿袭。 您的数据科学家、高管和客户将会感谢您！
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