データの Concept drift 問題について - Debug me

ちゃお…† まいおり…† 今回はConcept driftについて調べてたのでメモを書こうと思います。 Concept driftとは 機械学習やその周辺分野では、モデルを無益なものにするデータの変動をConcept drift (コンセプト変動; コンセプトドリフト; 概念ドリフト) と呼びます。 Concept driftは、モデルが予測するための説明変数の統計的性質が思いがけないことで時間とともに変わってしまうと起きます。 Concept driftが起こると時間が経つごとに予測精度が低くなる問題を引き起こします。 この問題において最も重要なことは、動的に変動するデータやデータモデルに関するDrift detection (ドリフト検出) と Drift adaptation (ドリフト適応) によるアプローチです。 予測モデルの衰退 機械学習において、データモデルは確率分布のような

[yukinoi]

書きました。

[sh19910711]

"Concept drift: 説明変数の統計的性質が思いがけないことで時間とともに変わってしまう / 人間の活動から生じるすべてのプロセスは、Concept driftが生じる可能性が高い + 定期的な再トレーニングが必要" 2023