Penyimpangan model

Model Drift (juga dikenal sebagai penyimpangan konsep, atau penyimpangan data) adalah konsep penting dalam pembelajaran mesin dan analitik. Ini mengacu pada proses di mana keakuratan prediksi model analitik menurun seiring waktu karena perubahan data dan/atau lingkungan. Perubahan data dan/atau lingkungan dapat disebabkan oleh berbagai sumber, termasuk perubahan kebutuhan bisnis, perubahan perilaku pelanggan, atau perubahan kondisi ekonomi.

Biasanya, saat model pertama kali dibuat, model tersebut memiliki performa yang baik dan mampu memprediksi hasil secara akurat terhadap kumpulan data pengujian. Namun, seiring dengan perubahan lingkungan di sekitar model, kemampuan model untuk memprediksi hasil tersebut secara akurat mulai menurun. Ini dikenal sebagai model penyimpangan. Oleh karena itu, penyimpangan model harus dipantau dan dikelola untuk memastikan keakuratan prediksi model yang berkelanjutan.

Ada beberapa strategi yang dapat digunakan untuk membantu mengurangi penyimpangan model. Ini termasuk pelatihan ulang data, validasi model, rekayasa fitur, dan augmentasi data. Dalam pelatihan ulang data, model dilatih ulang dengan data baru yang lebih terkini agar lebih sesuai dengan perubahan lingkungan. Validasi model adalah proses mengukur kinerja model terhadap data pengujian untuk mengidentifikasi area mana saja yang akurasinya menurun. Rekayasa fitur melibatkan manipulasi fitur kumpulan data untuk menghasilkan hasil yang lebih sesuai dengan data yang mendasarinya. Terakhir, augmentasi data melibatkan penambahan titik data baru ke kumpulan data untuk meningkatkan performa model.

Penyimpangan model adalah konsep penting untuk dipertimbangkan saat merancang dan memelihara model pembelajaran mesin. Dengan memantau dan mengelola penyimpangan model secara ketat, organisasi dapat memastikan bahwa model mereka selalu bekerja pada akurasi puncak.