Unášení modelu

Model Drift (také známý jako koncept drift nebo datový drift) je důležitý koncept ve strojovém učení a analýze. Týká se procesu, při kterém přesnost předpovědi analytického modelu časem klesá v důsledku měnících se dat a/nebo prostředí. Měnící se data a/nebo prostředí mohou pocházet z mnoha zdrojů, včetně měnících se obchodních potřeb, měnícího se chování zákazníků nebo měnících se ekonomických podmínek.

Typicky, když je model poprvé vytvořen, funguje dobře a je schopen přesně předpovídat výsledky na základě testovacích datových sad. Jak se však mění prostředí obklopující model, schopnost modelu přesně předpovídat tyto výsledky začíná klesat. Toto je známé jako modelový drift. Posun modelu by proto měl být monitorován a řízen, aby byla zajištěna trvalá přesnost předpovědí modelu.

Existuje několik strategií, které lze použít ke zmírnění posunu modelu. Patří mezi ně rekvalifikace dat, ověřování modelu, inženýrství funkcí a rozšiřování dat. Při přetrénování dat je model přeškolen s novými, aktuálnějšími daty, aby lépe odpovídal měnícímu se prostředí. Validace modelu je proces měření výkonu modelu oproti testovacím datům s cílem identifikovat oblasti, kde se jeho přesnost snížila. Inženýrství funkcí zahrnuje manipulaci s funkcemi datové sady, aby byly výsledky více v souladu se základními daty. A konečně, rozšíření dat zahrnuje přidání nových datových bodů do datové sady, aby se zlepšil výkon modelu.

Posun modelu je důležitý koncept, který je třeba vzít v úvahu při navrhování a údržbě modelů strojového učení. Pečlivým sledováním a řízením posunu modelu mohou organizace zajistit, aby jejich modely vždy fungovaly s maximální přesností.