====== Modul 6: Modellövervakning och underhåll ======

===== Översikt =====

I denna modul fokuserar vi på livscykelhanteringen av ML-modeller efter att de har driftsatts i produktion. Vi utforskar metoder och verktyg för att övervaka modellprestanda, upptäcka dataförskjutningar, felsöka problem och implementera strategier för modellunderhåll. En framgångsrik MLOps-implementation kräver robusta övervaknings- och underhållssystem som säkerställer att modeller fortsätter att leverera värde över tid, även när datafördelningar och affärsbehov förändras.

===== Lärandemål =====

Efter denna modul kommer du att:
  * Förstå olika typer av drift som påverkar ML-modeller i produktion
  * Kunna designa och implementera övervakningssystem för ML-modeller
  * Behärska tekniker för att upptäcka och kvantifiera dataförskjutningar
  * Implementera larm- och varningssystem för modellprestanda
  * Utveckla strategier för modellomträning och uppdatering
  * Hantera arkivering och pensionering av modeller

===== 6.1 Viktiga koncept inom modellövervakning =====

==== Typer av drift som påverkar ML-modeller ====

  * **Dataförskjutning (Data Drift)**: Förändringar i statistiska egenskaper hos inputdata
  * **Konceptförskjutning (Concept Drift)**: Förändringar i relationerna mellan input och output
  * **Modelldegradation**: Försämring av modellprestanda över tid
  * **Uppdatering av affärskrav**: Ändringar i de affärsmål eller KPI:er som modellen optimerar för

==== Övervakningsstrategier ====

  * **Direkt övervakning**: Mätning baserad på faktiska resultat (kräver ground truth)
  * **Indirekt övervakning**: Mätning baserad på proxymått utan ground truth
  * **Offline vs. online övervakning**: Batchanalys vs. realtidsövervakning
  * **Proaktiv vs. reaktiv övervakning**: Förutse problem vs. reagera på problem

==== Grundläggande metrics för modellövervakning ====

  * **Prediktionsmetriker**: Accuracy, precision, recall, F1-score, etc.
  * **Tillförlitlighetsmetriker**: Konfidensintervall, kalibrering
  * **Operationella metriker**: Latens, throughput, resursutnyttjande
  * **Dataförskjutningsmetriker**: Population Stability Index (PSI), Kolmogorov-Smirnov test
  * **Affärsmetriker**: Kostnads- och intäkts-relaterade KPI:er

===== 6.2 Implementera ett robust övervakningssystem =====

==== Komponenter i ett ML-övervakningssystem ====

  * **Datainsamling**: Loggning av prediktioner, inputs och utfall
  * **Metrikkalkylering**: Beräkning av prestandaindikatorer
  * **Visualisering**: Dashboards och rapporter
  * **Larmhantering**: Notifieringar vid prestandaförsämringar
  * **Rotorsaksanalys**: Verktyg för att undersöka problem

==== Verktyg för loggning och övervakning ====

  * Enkla loggningsramverk (Python logging, custom JSON-logging)
  * Moderna observabilitetsplattformar (Prometheus, Grafana)
  * ML-specifika övervakningsplattformar (MLflow, Weights & Biases, Evidently AI)
  * Distribuerade spårningssystem (Jaeger, Zipkin)
  * Loggaggregering (ELK stack, Splunk, Datadog)

==== Design av dashboards för modellövervakning ====

När du designar dashboards för modellövervakning, fokusera på följande områden:

  * Prestandaöversikt med kritiska KPI:er
  * Driftdetektionsvisualisering
  * Operationella metrics (latens, volym, felfrekvens)
  * Fördelningsförändringar för viktiga feature
  * Larmhistorik och incidentspårning

===== 6.3 Detektion och hantering av drift =====

==== Metoder för att detektera dataförskjutning ====

  * **Statistiska tester**: KS-test, Chi-square test, Population Stability Index
  * **Distributional metrics**: Wasserstein distance, Kullback-Leibler divergence
  * **Sliding window analysis**: Analys av förändringar över tid
  * **Ensemble methods**: Consensus-baserad detektering med flera algoritmer

==== Hantering av detekterad drift ====

  * **Larmutlösning**: Notifiera team när drift överskrider tröskelvärden
  * **Automatisk omträning**: Trigga pipeline för modellomträning
  * **Adaptiv kalibrering**: Justera modelloutput baserat på driftmätningar
  * **Shadow mode**: Köra ny modellversion parallellt med nuvarande
  * **Modellbytesstrategi**: Systematisk process för modellersättning

===== 6.4 Strategier för modellunderhåll =====

==== Omträningsstrategier ====

  * **Schemalagd omträning**: Regelbunden omträning baserat på tidsintervall
  * **Prestationsbaserad omträning**: Omträning när prestanda sjunker under tröskelvärde
  * **Databaserad omträning**: Omträning när tillräckligt med ny data har samlats
  * **Inkrementell träning**: Kontinuerlig uppdatering av modeller med nya data
  * **Komplett omträning**: Full omträning från grunden med alla data

==== Implementering av omträningspipelines ====

Omträningspipelines bör innehålla följande komponenter:

  * Automatiserad datainsamling och validering
  * Feature regenerering med senaste definitioner
  * Modellträning med standardiserade hyperparametrar
  * Validering mot historiska data och senaste data
  * A/B-testning mot nuvarande produktionsmodell
  * Automatisk eller manuell godkännandeprocess
  * Driftsättning med rollback-möjlighet

===== 6.5 Modell-governance och livscykelhantering =====

==== Kritiska aspekter av modell-governance ====

  * **Dokumentation**: Spårbarhet av modellens syfte, design och begränsningar
  * **Compliance**: Säkerställande av att modeller uppfyller regulatoriska krav
  * **Rättvisa och bias**: Övervakning av rättvisa metrics över tid
  * **Revideringsmöjlighet**: Förmåga att förklara specifika beslut

==== Modellarkivering och pensionering ====

  * **Arkiveringspolicies**: Definierade riktlinjer för långtidslagring av modeller
  * **Versionshantering**: Robust versionering av arkiverade modeller
  * **Återhämtnings-/återställningsprocess**: Mekanismer för att återaktivera äldre modeller
  * **Pensioneringskriterier**: Tydliga riktlinjer för när en modell bör tas ur bruk
  * **Clean-up-procedurer**: Process för att avlägsna data och infrastruktur

===== Praktiska övningar =====

1. **Implementera loggning**: Skapa ett system för loggning av prediktioner och utfall
2. **Drift detection**: Implementera enkel driftdetektering för en typisk ML-modell
3. **Dashboard-design**: Designa en Grafana-dashboard för modellövervakning
4. **Larmkonfiguration**: Etablera larmtrösklar för kritiska mätvärden
5. **Omträningspipeline**: Skapa en automatiserad pipeline för modellomträning

===== Verktygsintroduktion =====

  * **Evidently AI**: Verktyg för modellövervakning och driftdetektering
  * **Prometheus & Grafana**: Plattform för metrics-insamling och visualisering
  * **MLflow Model Registry**: Hantering av modellversioner och stadier
  * **Great Expectations**: Datakvalitetsvalidering för omträningspipelines
  * **WhyLogs**: Open-source verktyg för dataprofilering och loggning

===== Läsresurser =====

  * "Monitoring Machine Learning Models in Production" - Google Cloud AI Blog
  * "Concept Drift Detection Through Resampling" - M. Baena-Garcia et al.
  * "Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CheckList" - M. Ribeiro et al.
  * "Machine Learning Testing: Survey, Landscapes and Horizons" - J. Zhang et al.
  * "ML Model Monitoring: 9 Tips From the Trenches" - Towards Data Science

===== Nyckelinsikter =====

  * Modellövervakning är avgörande för långsiktig framgång med ML i produktion
  * Data- och konceptförskjutning kräver kontinuerlig uppmärksamhet och proaktiva åtgärder
  * Ett effektivt ML-övervakningssystem kombinerar operationell, prediktiv och affärsmässig övervakning
  * Omträningsstrategier bör anpassas efter applikationens krav och riskprofil
  * Modell-governance är lika viktigt som teknisk prestanda för framgångsrika ML-system

===== Nästa steg =====

I nästa modul kommer vi att utforska MLOps i olika molnplattformar, där vi kommer att lära oss hur man implementerar MLOps-principer med managed services från olika molnleverantörer.