نماذج التعلم الآلي في شبكتك جوانب المراقبة والأداء
مراقبة الشبكة هي عملية المراقبة المستمرة لشبكة الكمبيوتر للتأكد من أنها تعمل بشكل صحيح ومتاحة للمستخدمين. يتضمن مراقبة أجهزة الشبكة، مثل أجهزة التوجيه والمحولات والخوادم، بالإضافة إلى أداء الشبكة ككل. تُعد مراقبة الشبكة أمرًا مهمًا لأنها تساعد في تحديد المشكلات المتعلقة بالشبكة وحلها قبل أن تتسبب في حدوث اضطرابات كبيرة للمستخدمين. تعد مراقبة الشبكة جزءًا من المجال الأوسع لملاحظة تكنولوجيا المعلومات.
تقوم الشبكات الحديثة بتشغيل أنواع جديدة من أعباء العمل، بما في ذلك نماذج التعلم الآلي. يتصرف نموذج التعلم الآلي بشكل مختلف عن البنية التحتية التقليدية لتكنولوجيا المعلومات ويتطلب أنواعًا مختلفة من المراقبة. في هذه المقالة، سأشرح الاختلافات بين مراقبة الشبكة التقليدية ومراقبة نموذج ML وتقديم نظرة عامة سريعة على كيفية مساعدة فرق علوم البيانات في مراقبة نماذج الإنتاج الخاصة بهم.
أنواع مراقبة الشبكة
عند اختيار حل مراقبة الشبكة، من المهم فهم الاختلافات بين الأنواع الرئيسية الثلاثة لمراقبة الشبكة:
مراقبة تدفق حركة المرور
تقوم أدوات مراقبة الشبكة القائمة على تدفق حركة المرور بجمع وتحليل البيانات حول تدفقات حركة مرور الشبكة، مثل كمية البيانات التي يتم نقلها، وعدد الحزم التي يتم إرسالها، ومصادر ووجهات حركة المرور. يمكن أن يوفر هذا النوع من المراقبة عرضًا تفصيليًا لاستخدام الشبكة ويمكن استخدامه لتحديد الاختناقات واستكشاف مشكلات الاتصال وإصلاحها والتخطيط لاحتياجات سعة الشبكة المستقبلية. تتضمن أمثلة الأدوات المستندة إلى تدفق حركة المرور NetFlow و sFlow.
المراقبة المستندة إلى SNMP
بروتوكول إدارة الشبكة البسيط (SNMP) هو بروتوكول يستخدم على نطاق واسع لإدارة ومراقبة أجهزة الشبكة. تستخدم الأدوات المستندة إلى SNMP هذا البروتوكول لجمع المعلومات من أجهزة الشبكة مثل أجهزة التوجيه والمحولات والخوادم ويمكن أن توفر إحصائيات مفصلة عن أداء الجهاز، بما في ذلك استخدام وحدة المعالجة المركزية والذاكرة وإحصائيات الواجهة ومعدلات الخطأ. تتضمن أمثلة الأدوات المستندة إلى SNMP Nagios وPRTG Network Monitor.
مراقبة الشبكة النشطة
تستخدم هذه الأدوات طرقًا نشطة مثل pinging و tracerouting وغيرها من التقنيات المماثلة للتحقق الفعال من توفر عناصر الشبكة وإمكانية الوصول إليها واستجابتها. يمكن لأدوات مراقبة الشبكة النشطة أيضًا التحقق من توفر الخدمة على منفذ معين، والتحقق من وقت الاستجابة، وتوفير معلومات أكثر تفصيلاً حول الشبكة وأجهزتها، والتي تلعب دورًا مهمًا في أمان الشبكة. تتضمن أمثلة أدوات مراقبة الشبكة النشطة SolarWinds و Paessler PRTG.
ما المقصود برصد نموذج التعلم الآلي؟
تشير مراقبة نموذج التعلم الآلي إلى عملية تتبع وتحليل أداء وسلوك نموذج التعلم الآلي بمرور الوقت. يمكن أن يشمل ذلك مراقبة دقة النموذج وانحراف البيانات ومقاييس الأداء الأخرى، بالإضافة إلى مراقبة بيانات الإدخال والبيئة التي يتم استخدام النموذج فيها.
الهدف من مراقبة نموذج التعلم الآلي هو ضمان استمرار أداء النموذج بشكل جيد وتحديد ومعالجة أي مشكلات قد تنشأ. يمكن للمؤسسات اتخاذ إجراءات تصحيحية لتحسين أداء النموذج أو اكتشاف متى يبدأ أداء النموذج في التدهور والحاجة إلى إعادة التدريب.
يمكن إجراء مراقبة نموذج التعلم الآلي بطرق مختلفة، مثل تتبع أداء النموذج في مجموعة التحقق من الصحة أو مراقبة الأداء في الوقت الفعلي على البيانات الحية. يمكن القيام بذلك من خلال تقنيات مختلفة مثل:
- تتبع أداء النموذج على مجموعة التحقق من الصحة لاكتشاف التجهيز الزائد أو المناسب.
- مراقبة أداء النموذج في الوقت الفعلي على البيانات الحية لاكتشاف انحراف البيانات، ويسمى أيضًا انحراف المفهوم، والذي يحدث عندما يتغير توزيع البيانات بمرور الوقت.
- مراقبة بيانات الإدخال لاكتشاف أي شذوذ أو تغييرات في البيانات قد تؤثر على أداء النموذج.
كيف تختلف مراقبة ML عن مراقبة الشبكة؟
مراقبة التعلم الآلي (ML) هي عملية مراقبة وإدارة أداء وموثوقية نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج. يتضمن تتبع المقاييس الرئيسية ومراقبة سلوك النموذج للتأكد من أنه يعمل كما هو متوقع ويلبي أهداف الأداء المطلوبة.
تختلف مراقبة ML عن مراقبة الشبكة بعدة طرق رئيسية:
- النطاق: تركز مراقبة الشبكة على أداء وتوافر البنية التحتية للشبكة، بينما تركز مراقبة ML على أداء وموثوقية نماذج التعلم الآلي.
- المقاييس: تتضمن مراقبة الشبكة عادةً مراقبة مقاييس الأداء مثل استخدام النطاق الترددي وفقدان الحزمة ووقت الاستجابة، بينما تتضمن مراقبة ML مقاييس التتبع مثل دقة النموذج وأخطاء التنبؤ وانحراف النموذج.
- التقنيات: تتضمن مراقبة الشبكة عادةً استخدام أدوات مثل ping و traceroute ورسم خرائط الشبكة، بينما قد تتضمن مراقبة ML تقنيات مثل التعلم عبر الإنترنت واكتشاف انحراف البيانات وتحسين المعلمة الفائقة.
كيف تعمل مراقبة أداء نموذج التعلم الآلي
يمكن مشاركة مسؤولية مراقبة أداء نموذج التعلم الآلي بين مختلف أصحاب المصلحة مثل علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي وفرق العمليات وتكنولوجيا المعلومات وأصحاب النماذج وفرق الامتثال والفرق القانونية.
مراقبة أداء النظام
عنصر آخر للمراقبة هو أداء أو سلوك الأنظمة والبنية التحتية التي يتم نشر نماذج التعلم الآلي عليها. يتضمن ذلك مراقبة الموارد مثل وحدة المعالجة المركزية والذاكرة والتخزين واستخدام الشبكة، بالإضافة إلى مراقبة صحة وتوافر الأنظمة والخدمات التي تدعم نماذج التعلم الآلي.
من خلال مراقبة أداء النظام يمكن:
- حدد واستكشف أي مشكلات قد تنشأ مع الأنظمة والبنية التحتية التي تدعم نماذج التعلم الآلي وأصلحها.
- افهم استخدام الموارد وحدد أي معوقات قد تؤثر على أداء نماذج التعلم الآلي.
- ضمان توافر وموثوقية الأنظمة والبنية التحتية الداعمة لنماذج التعلم الآلي.
- مراقبة أمن الأنظمة والبنية التحتية لاكتشاف ومنع أي تهديدات أمنية محتملة.
- راقب قابلية تطوير الأنظمة والبنية التحتية للتأكد من قدرتها على التعامل مع الحمل المتزايد وحركة المرور.
نموذج مراقبة الانجراف
يحدث انجراف النموذج عندما يتغير توزيع بيانات الإدخال التي تم تدريب النموذج عليها بمرور الوقت. بمعنى آخر، لم تعد افتراضات النموذج حول بيانات الإدخال صالحة، وقد تصبح تنبؤات النموذج أو قراراته أقل دقة. يمكن أن يحدث انحراف النموذج لأسباب مختلفة، مثل التغييرات في توزيع البيانات الأساسي، أو انحراف المفهوم، أو التغييرات في طريقة استخدام النموذج.
هناك عدة أنواع من نماذج الانجراف التي يمكن أن تحدث:
- الانجراف الفوري: هناك تغيير مفاجئ وهام في توزيع بيانات الإدخال. يمكن أن يحدث هذا، على سبيل المثال، عند إضافة مصدر بيانات جديد أو عندما يكون هناك تغيير مفاجئ في البيئة التي يتم فيها جمع البيانات.
- الانجراف التدريجي: هناك تغيير تدريجي في توزيع بيانات الإدخال بمرور الوقت. يمكن أن يحدث هذا، على سبيل االمثال،عندما تتغير عملية جمع البيانات أو عندما تتغير البيئة التي يتم فيها جمع البيانات بمرور الوقت.
- الانجراف المتكرر: يمكن أن يحدث هذا، على سبيل المثال، عندما تتغير عملية جمع البيانات بشكل دوري أو عندما تكون هناك تغييرات موسمية في البيئة التي يتم فيها جمع البيانات.
- الانجراف المؤقت: يمكن أن يحدث هذا، على سبيل المثال، عندما يكون هناك تغيير مؤقت في عملية جمع البيانات أو عندما يكون هناك تغيير مؤقت في البيئة التي يتم فيها جمع البيانات.
يمكن للفرق مراقبة انجراف النموذج من خلال مراقبة انحراف البيانات وتتبع أداء النموذج واستخدام اكتشاف الانجراف عبر الإنترنت واستخدام مقاييس الانجراف. باستخدام هذه الأساليب، يمكن للمؤسسات اكتشاف انحراف النموذج مبكرًا واتخاذ الإجراء المناسب، مثل إعادة تدريب النموذج، لمعالجة الانجراف.
مراقبة الهجمات العدائية
الهجمات العدائية على نماذج التعلم الآلي هي محاولات لمعالجة بيانات الإدخال بطريقة تجعل النموذج يقوم بتنبؤات أو قرارات غير صحيحة. يمكن تصميم هذه الهجمات لتجنب الاكتشاف، وقد يكون من الصعب اكتشافها والدفاع عنها. هناك عدة أنواع من الهجمات العدائية، بما في ذلك:
- التسمم: يتضمن ذلك حقن البيانات الخبيثة في مجموعة التدريب من أجل جعل النموذج يتعلم أنماطًا غير صحيحة ويقوم بتنبؤات غير صحيحة.
- هجمات التهرب: يتضمن هذا التلاعب ببيانات الإدخال بطريقة تجعل النموذج يخطئ في تصنيفها. على سبيل المثال، قد يضيف المهاجم اضطرابات صغيرة إلى صورة ما من أجل التسبب في خطأ في تعريف النموذج عليها ككائن مختلف.
- انتحال الهوية: يتضمن ذلك إنشاء بيانات تركيبية مصممة لتكون مشابهة للبيانات الحقيقية ولكنها تستخدم لانتحال شخصية فئة أو مستخدم مختلف.
- هجمات الباب الخلفي: تقوم هذه الهجمات بحقن محفز خفي في النموذج يجعله يقوم بعمل تنبؤات أو قرارات غير صحيحة عند تقديمه بمدخلات محددة.
هناك عدة طرق لرصد واكتشاف الهجمات العدائية على نماذج التعلم الآلي:
- كشف الشذوذ: تحديد بيانات الإدخال التي تختلف اختلافًا كبيرًا عن بيانات الإدخال العادية.
- التدريب على الخصومة: تدريب النموذج على الأمثلة العدائية بحيث يكون أكثر قوة في مواجهة هذه الهجمات.
- طرق التجميع: باستخدام نماذج متعددة ومقارنة تنبؤاتهم، من الممكن اكتشاف وقت حدوث هجوم حيث ستتباين تنبؤات النماذج.
خاتمة
تم تصميم نماذج التعلم الآلي لعمل تنبؤات أو قرارات بناءً على بيانات الإدخال، ولكن بمرور الوقت، قد يتدهور أداء النموذج بسبب التغييرات في البيانات أو البيئة التي يستخدم فيها النموذج. تسمح مراقبة أداء النموذج للمؤسسات باكتشاف ومعالجة أي مشكلات قد تنشأ واتخاذ إجراءات تصحيحية لتحسين أداء النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد مراقبة بيانات الإدخال وأداء النموذج في اكتشاف انحراف البيانات واتخاذ الإجراء المناسب لإعادة تدريب النموذج.
تتضمن مراقبة نموذج التعلم الآلي أيضًا مراقبة المجالات الرئيسية مثل انحراف المقطع والدقة وجودة البيانات وسلامة المفهوم والإنصاف وإمكانية الشرح. هذه الجوانب ضرورية لضمان أداء النموذج، واكتشاف ومعالجة أي مشاكل قد تنشأ، وضمان عدالة النموذج وشفافيته ومساءلته، وجعل سلوك النموذج أكثر قابلية للفهم.
المصدر: networkcomputing
شاهد المزيد:
