モデル・ドリフトとは、データにおける変動や入力変数と出力変数間の関係によりモデルのパフォーマンスが低下することです。モデル・ドリフトは時間の経過とともに、場合によっては突如として、組織に悪影響を与えることは珍しくありません。ドリフトを効果的に検出して軽減するために、組織はデータおよびAIプラットフォームの一部としてモデルのパフォーマンスをモニタリングおよび管理できます。このデータとAIの統合アプローチは、次の目的に役立ちます。
責任ある AI を大規模に構築する方法
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モデル・ドリフトがもたらす影響の理解を深めます。
AIでモデル・ドリフトを検出する方法について説明します。