무엇입니까? 기계 학습(ML)?

실제 조건이 훈련 가정과 다르기 때문에 시간이 지남에 따라 성능이 저하됩니다.

시간에 따른 실제 입력 데이터의 변화로 인해 모델 성능이 저하될 수 있습니다.

명시적인 목표 출력 없이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 학습합니다.

모델이 사전 지식을 잊지 않고 새로운 데이터로부터 계속 학습할 수 있도록 하는 훈련 접근 방식입니다.

모델 일반화를 개선하기 위해 수정된 훈련 예제를 생성하는 기술.

여러 모델의 예측을 결합하여 견고성이나 정확성을 향상합니다.