データドリフト

機械学習モデルが運用されている環境において、

• トレーニングデータ
• 運用データ（推論データ）

の 特性が変化 してしまう現象のこと。

これにより、 モデルの予測精度 が低下する可能性があり、特に長期間運用されるモデルで発生しやすい問題です。

例

顧客の購買行動や経済的な状況が時間の経過とともに変わり、モデルが以前に学習したデータとは異なるパターンが新たに出現した場合に、モデルの精度が低下することがあります。

対策

データドリフトをモニタリングし、適宜モデルを 再トレーニング することが重要です。