Modelo de deriva

La deriva de modelos (también conocida como deriva de conceptos o deriva de datos) es un concepto importante en el aprendizaje automático y la analítica. Se refiere al proceso por el cual la precisión predictiva de un modelo analítico disminuye con el tiempo debido a los cambios en los datos y/o el entorno. Los datos y/o el entorno cambiantes pueden provenir de una multitud de fuentes, incluidas las necesidades empresariales cambiantes, los comportamientos cambiantes de los clientes o las condiciones económicas cambiantes.

Por lo general, cuando se crea un modelo por primera vez, funciona bien y es capaz de predecir con precisión los resultados frente a conjuntos de datos de prueba. Sin embargo, a medida que el entorno que rodea al modelo cambia, la capacidad del modelo para predecir con precisión esos resultados empieza a disminuir. Es lo que se conoce como deriva del modelo. Por lo tanto, la deriva del modelo debe controlarse y gestionarse para garantizar la precisión continua de las predicciones de un modelo.

Hay varias estrategias que pueden emplearse para ayudar a mitigar la deriva del modelo. Entre ellas se encuentran el reentrenamiento de datos, la validación de modelos, la ingeniería de características y el aumento de datos. En el reentrenamiento de datos, el modelo se vuelve a entrenar con datos nuevos y más actualizados para que se adapte mejor al entorno cambiante. La validación del modelo es el proceso de medir el rendimiento de un modelo con datos de prueba para identificar las áreas en las que ha disminuido su precisión. La ingeniería de características implica la manipulación de las características del conjunto de datos para producir resultados más acordes con los datos subyacentes. Por último, el aumento de datos consiste en añadir nuevos puntos de datos a un conjunto de datos para mejorar el rendimiento de un modelo.

La deriva del modelo es un concepto importante a tener en cuenta a la hora de diseñar y mantener modelos de aprendizaje automático. Al supervisar y gestionar de cerca la deriva de los modelos, las organizaciones pueden garantizar que sus modelos funcionen siempre con la máxima precisión.