Model drift

Model Drift (ook wel conceptdrift of datadrift genoemd) is een belangrijk concept in machine learning en analyse. Het verwijst naar het proces waarbij de voorspellende nauwkeurigheid van een analytisch model in de loop van de tijd afneemt als gevolg van veranderende gegevens en/of omgevingen. De veranderende gegevens en/of omgeving kunnen afkomstig zijn uit een groot aantal bronnen, waaronder veranderende bedrijfsbehoeften, veranderend klantgedrag of veranderende economische omstandigheden.

Wanneer een model voor het eerst wordt gemaakt, presteert het doorgaans goed en kan het de resultaten nauwkeurig voorspellen op basis van testgegevenssets. Naarmate de omgeving rondom het model verandert, begint het vermogen van het model om deze uitkomsten nauwkeurig te voorspellen echter af te nemen. Dit staat bekend als modeldrift. Modeldrift moet daarom worden gemonitord en beheerd om de blijvende nauwkeurigheid van de voorspellingen van een model te garanderen.

Er zijn verschillende strategieën die kunnen worden gebruikt om modeldrift te helpen verminderen. Deze omvatten het hertrainen van gegevens, modelvalidatie, feature-engineering en gegevensvergroting. Bij het hertrainen van gegevens wordt het model opnieuw getraind met nieuwe, actuelere gegevens om beter aan te sluiten bij de veranderende omgeving. Modelvalidatie is het proces waarbij de prestaties van een model worden gemeten aan de hand van testgegevens om eventuele gebieden te identificeren waar de nauwkeurigheid ervan is afgenomen. Feature engineering omvat de manipulatie van de kenmerken van de dataset om resultaten te produceren die beter aansluiten bij de onderliggende gegevens. Ten slotte omvat datavergroting de toevoeging van nieuwe datapunten aan een dataset om de prestaties van een model te verbeteren.

Modeldrift is een belangrijk concept waarmee rekening moet worden gehouden bij het ontwerpen en onderhouden van machine learning-modellen. Door modeldrift nauwlettend te volgen en te beheren, kunnen organisaties ervoor zorgen dat hun modellen altijd met maximale nauwkeurigheid werken.