الانجراف النموذجي

يعد نموذج الانجراف (المعروف أيضًا باسم انجراف المفهوم أو انجراف البيانات) مفهومًا مهمًا في التعلم الآلي والتحليلات. ويشير إلى العملية التي تنخفض من خلالها الدقة التنبؤية للنموذج التحليلي بمرور الوقت بسبب تغير البيانات و/أو البيئة. قد تأتي البيانات و/أو البيئة المتغيرة من عدة مصادر، بما في ذلك احتياجات العمل المتغيرة، أو تغيير سلوكيات العملاء، أو الظروف الاقتصادية المتغيرة.

عادةً، عندما يتم إنشاء النموذج لأول مرة، فإنه يؤدي أداءً جيدًا ويكون قادرًا على التنبؤ بدقة بالنتائج مقابل مجموعات بيانات الاختبار. ومع ذلك، مع تغير البيئة المحيطة بالنموذج، تبدأ قدرة النموذج على التنبؤ بدقة بتلك النتائج في الانخفاض. يُعرف هذا باسم الانجراف النموذجي. ولذلك ينبغي رصد وإدارة انحراف النموذج من أجل ضمان استمرار دقة تنبؤات النموذج.

هناك العديد من الاستراتيجيات التي يمكن استخدامها للمساعدة في التخفيف من انحراف النموذج. ويشمل ذلك إعادة تدريب البيانات، والتحقق من صحة النموذج، وهندسة الميزات، وزيادة البيانات. في إعادة تدريب البيانات، يتم إعادة تدريب النموذج ببيانات جديدة أكثر حداثة من أجل التوافق بشكل أفضل مع البيئة المتغيرة. التحقق من صحة النموذج هو عملية قياس أداء النموذج مقابل بيانات الاختبار من أجل تحديد أي مجالات انخفضت فيها دقته. تتضمن هندسة الميزات معالجة ميزات مجموعة البيانات من أجل الحصول على نتائج أكثر انسجامًا مع البيانات الأساسية. وأخيرًا، تتضمن زيادة البيانات إضافة نقاط بيانات جديدة إلى مجموعة بيانات من أجل تحسين أداء النموذج.

يعد انحراف النموذج مفهومًا مهمًا يجب مراعاته عند تصميم نماذج التعلم الآلي وصيانتها. ومن خلال مراقبة انحراف النماذج وإدارتها عن كثب، يمكن للمؤسسات التأكد من أن نماذجها تعمل دائمًا بأقصى دقة.