モデルドリフト

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知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。

• メトリクスを継続的に追跡し、モデルの精度とデータの一貫性にドリフトが生じた場合には、アラートを受け取ること。
• 目標を設定し、開発、検証、デプロイメントを通じて目標を追跡すること。
• モデル・ドリフトの影響を受けるビジネス・メトリクスを簡単に特定すること。
• ドリフトのモニタリングを自動化することで、モデルのパフォーマンス低下による影響を最小限に抑えること。