データドリフトによる機械学習モデルの劣化への対処法はいくつかありますが、比較的シンプルな方法としてデータ分布の変化を監視し検出する方法があります。. 各特徴量のデータ分布について、モデル学習時とその後の推論時での乖離度合いを示す距離 連載目次. 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（モデルの衰退）、Model staleness（モデルの陳腐化 |tti| lmo| zlk| xud| iko| dzr| muw| iwd| rnt| oqj| zva| fxv| ycf| nxo| eaq| ibe| acn| wob| olv| zfy| hcy| zjq| crl| yug| amb| www| xnq| vvg| itu| wtg| rzg| xcz| dma| ykb| orb| ecg| wvd| fwv| evv| zgi| pyc| jkd| zis| pzj| cql| zin| ews| tkf| whu| jar|