コンセプトドリフト
モデルが予測しようとしているターゲット変数の統計的特性の経時的な変化は、モデルの劣化につながります。
Definition
季節的傾向、市場の変化、敵対的行動など、インプットとアウトプットの間の根底にある関係が変化したときに発生します。ドリフトを検出するには、インプットとアウトプットの分布を監視する必要があり、ガバナンスのワークフローでは、自動的に再デプロイする前に、ドリフトの閾値、再トレーニングの頻度、ヒューマン・イン・ザ・ループ・チェックを定義する必要があります。
Real-World Example
小売業者の需要予測モデルでは、パンデミック時に購買パターンが変化するにつれて精度が急激に低下すると見ています。ドリフト検出器が偏差を検出し、データサイエンスチームは次の計画サイクルの前に、調整された季節要因を用いて最近の売上データに基づいてモデルを再トレーニングします。
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