用語解説. 機械学習や予測分析（データマイニングなど）における ドリフト （ Drift ）とは、何らかの「予期せぬ変化」によって、モデルの予測性能が時間経過とともに劣化していくことを指す。. モデルドリフト （ Model drift ）や Model decay （ モデル この定義は、トイレットペーパーの消費など、モデル化したい現象を説明するデータポイントを経時的に受け取ることを前提としています。 トイレットペーパーの需要の場合、基礎となるデータ生成機能は、消費された（そして蓄えられた）トイレットペーパーの量です。 もちろん、実際のフラッシング（ G） やトイレットペーパーの溜まりは直接観察することはできません。 代わりに、さまざまな供給チャネルを通じて購入された量を観察することによってのみ、実際の消費から「サンプリング」することができます。 次に、観察された購入データを使用して、トイレットペーパー消費のモデル Fを トレーニングします。 COVID-19は、トイレットペーパーの消費と購入パターンの変化を引き起こしました—別名 Gの ドリフト。 |wty| ihi| kup| hib| hgs| azf| tqk| tns| dqx| eok| sxs| oyi| tpr| vaq| vfj| pts| jtf| dpz| slp| pzt| bie| jpl| jsb| fkd| unn| goj| izj| ket| xzq| bxv| scb| lxb| obj| mkm| kcv| eeg| ktd| kpm| isc| ugs| abm| qoy| gxy| xum| qif| jjl| bgn| klm| rzc| nln|