モデルドリフト

モデルドリフトとは、機械学習モデルの予測性能が時間の経過とともに徐々に低下する現象を指します。モデルの学習時と運用時のデータ分布の変化や、モデルの前提条件の変化によって生じます。例えば、学習データにはなかった新しいパターンやトレンドが現れた場合、モデルはそれに適応できず、精度が低下します。モデルドリフトは、モデルの長期的な有効性を維持するために、定期的な更新や再学習が重要となります。