La deriva del modelo es la degradación o cambio en el rendimiento del modelo con el tiempo cuando los datos reales, el comportamiento del usuario o las condiciones operativas divergen de los datos utilizados durante el entrenamiento o la evaluación. Detectar la deriva es importante para decidir cuándo reentrenar, recalibrar o reemplazar un modelo.
A side-by-side comparison of Data Drift and Model Drift. Understand how changes in input-data distribution differ from changes or degradation in model performance over time.
A side-by-side comparison of Model Drift and Concept Drift. It explains how performance degradation over time differs from a changing statistical relationship between inputs and target outcomes.