Definition
概念ドリフトは、新しいデータが入ってくるにつれて、入力特徴量とターゲット出力の間の関係が変化する機械学習の現象です。これは、ユーザーの行動などが変化する動的な環境でよく発生します。
Summary
概念ドリフトとは、対象変数の統計的性質が時間とともに変化し、モデルのパフォーマンスが低下する現象です。
Key Concepts
- データ分布のシフト
- モデルの劣化
- オンライン学習
- 再トレーニング
Use Cases
- 不正検出システム
- 株式市場予測
- 顧客離脱モデリング
A comprehensive multilingual AI terminology dictionary
概念ドリフトは、新しいデータが入ってくるにつれて、入力特徴量とターゲット出力の間の関係が変化する機械学習の現象です。これは、ユーザーの行動などが変化する動的な環境でよく発生します。
概念ドリフトとは、対象変数の統計的性質が時間とともに変化し、モデルのパフォーマンスが低下する現象です。