What is Model Drift? Definition | AI Understanding

Definicja

Spadek wydajności z biegiem czasu, gdy warunki rzeczywiste odbiegają od założeń szkoleniowych.

Powiązane terminy

Zmiana rzeczywistych danych wejściowych w czasie, która może obniżyć wydajność modelu.

Uczenie maszynowe (ML)

Metody umożliwiające systemom uczenie się wzorców na podstawie danych i ulepszanie ich w miarę upływu czasu.

Strata treningowa

Wartość błędu modelu obliczona podczas uczenia i optymalizowana w dół w czasie.

System autonomiczny

System, który może podejmować decyzje i działać w czasie rzeczywistym przy ograniczonej bezpośredniej kontroli człowieka lub bez niej.

Podejścia szkoleniowe, które pozwalają modelowi uczyć się na nowych danych, nie zapominając o wcześniejszej wiedzy.

Odcięcie wiedzy

Ostatni punkt w czasie odzwierciedlony w danych szkoleniowych modelu.

Dowiedz się więcej z naszych bezpłatnych przewodników

AI Models Explained Model Collapse Model Lifecycle Model Context Protocol

Zobacz także

Model Card Model Quantization Mixture of Experts (MoE)Multimodal Model Memory (Agent Memory)Named Entity Recognition (NER)Natural Language Processing (NLP)Loss Function

Przejrzyj pełny słownik AI Przeglądaj wszystkie bezpłatne przewodniki AI