Model drift

Model Drift (juga dikenali sebagai concept drift, atau data drift) ialah konsep penting dalam pembelajaran mesin dan analitik. Ia merujuk kepada proses di mana ketepatan ramalan model analitik menurun dari semasa ke semasa disebabkan oleh perubahan data dan/atau persekitaran. Perubahan data dan/atau persekitaran mungkin datang daripada pelbagai sumber, termasuk perubahan keperluan perniagaan, perubahan tingkah laku pelanggan atau perubahan keadaan ekonomi.

Biasanya, apabila model pertama kali dicipta, ia berfungsi dengan baik dan dapat meramalkan hasil dengan tepat terhadap set data ujian. Walau bagaimanapun, apabila persekitaran di sekeliling model berubah, keupayaan model untuk meramalkan hasil tersebut dengan tepat mula berkurangan. Ini dikenali sebagai model drift. Oleh itu, hanyut model harus dipantau dan diurus untuk memastikan ketepatan berterusan ramalan model.

Terdapat beberapa strategi yang boleh digunakan untuk membantu mengurangkan hanyutan model. Ini termasuk latihan semula data, pengesahan model, kejuruteraan ciri dan penambahan data. Dalam latihan semula data, model dilatih semula dengan data baharu yang lebih terkini agar lebih sepadan dengan persekitaran yang berubah-ubah. Pengesahan model ialah proses mengukur prestasi model terhadap data ujian untuk mengenal pasti mana-mana kawasan di mana ketepatannya telah menurun. Kejuruteraan ciri melibatkan manipulasi ciri set data untuk menghasilkan hasil yang lebih sejajar dengan data asas. Akhir sekali, penambahan data melibatkan penambahan titik data baharu pada set data untuk meningkatkan prestasi model.

Model drift ialah konsep penting untuk dipertimbangkan semasa mereka bentuk dan menyelenggara model pembelajaran mesin. Dengan memantau dan mengurus hanyutan model dengan teliti, organisasi boleh memastikan model mereka sentiasa berfungsi pada ketepatan puncak.