モデルドリフト: AI のアキレス腱の説明 from readwrite.com

モデル ドリフトとは、機械学習モデルが入力として受け取るデータが実際に変化したために、時間の経過とともに機械学習モデルのパフォーマンスが低下することです。
ただし、イルカなど、これまでに見たことのない新しいタイプの動物がモデルに提示された場合、トレーニングに使用されたデータにイルカの例が含まれていないため、モデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。
モデルドリフトは本番 AI システムにどのように影響しますか
人工知能 (AI) システムを使用する場合、モデルのドリフトの可能性を認識しておくことが重要です。
これは、モデルがトレーニングされたデータのデータ分布または関係が変化したときに発生し、モデルの精度と信頼性が低下します。
ただし、新しいデータでモデルを定期的に再トレーニングする、オンライン学習手法を使用する、複数のモデルを使用するなどの手順を実行することで、AI 開発者はモデルのドリフトの影響を軽減し、システムの信頼性を向上させることができます。