무엇입니까? 모델 드리프트?

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

시스템이 데이터로부터 패턴을 학습하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있도록 하는 방법입니다.

훈련 중에 계산되고 시간이 지남에 따라 하향 최적화되는 모델 오류 값입니다.

인간의 직접적인 통제가 제한되거나 전혀 없는 상태에서 실시간으로 결정을 내리고 행동할 수 있는 시스템입니다.

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

모델의 학습 데이터에 반영된 최신 시점입니다.