Dryft modelu

Dryft modelu oznacza degradację wydajności modelu z powodu zmian w danych i relacjach pomiędzy zmiennymi wejściowymi i wyjściowymi. Stosunkowo często zdarza się, że dryft modelu wpływa negatywnie na organizację w miarę upływu czasu, ale czasami zdarza się to nagle. Aby skutecznie wykrywać i zmniejszać dryft, organizacje mogą monitorować wydajność modeli i zarządzać nią w ramach platformy danych i sztucznej inteligencji. Takie zintegrowane podejście do danych i sztucznej inteligencji może pomóc:

• W sposób ciągły śledzić metryki i otrzymywać powiadomienia w przypadku wystąpienia dryftu w dokładności i spójności danych.
• Ustalać cele i śledzić je w trakcie projektowania, sprawdzania poprawności i wdrażania.
• Upraszczać etapy identyfikacji metryk biznesowych, na które dryft modelu ma wpływ.
• Minimalizować wpływ degradacji modelu poprzez automatyzację procesu monitorowania dryftu.