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‣ Model drift (Model decay)

한글

모델 드리프트

영구노트 진입점

프로젝트노트 진입점

관련 질문의 수

terminology

추상적인(전문적인) 용어임. 

키워드가 가까운 시일 내 검색될 것 같지 않음.

알아두고 싶은 단어이지만 영구노트 생성은 과분함.

정의

Model drift, also called model decay, refers to the degradation of machine learning model performance over time.

이 단어를 발견한 곳

컴퓨터 비전 시스템은 과거 특정 순간에 포착된 시각 데이터를 기반으로 실시간 데이터를 받아들이기 때문에 두 데이터의 간극에서 오는 한계에 대한 어려움을 겪고 있습니다. 출력 데이터를 예측하는 데 사용되는 입력 데이터의 매핑 함수(개별 원소를 특정 함수에 일대일 대응시키는 과정을 의미)가 고정될 것이라고 가정하기 마련인데 실제로 시각 데이터는 시간에 따라 변화하며 일정하지 않은 동적인 분포 양상을 보입니다. 이 현상을 데이터 드리프트 즉 데이터가 표류하는 현상이라고 합니다.

There are two main types of model drift: Concept drift. Concept drift happens when the relationship between input variables and the target variable changes. Data drift. Data drift occurs when the properties of the input data change.