データセットシフト
term_id: dataset_shift
Category: basic_concepts
Definition
データセットシフトは、機械学習モデルの学習に使用されるデータの分布が、推論時に遭遇するデータの分布と異なる場合に発生します。この不一致により、モデルのパフォーマンスが大幅に低下する可能性があります。
Summary
データセットシフトとは、学習時とデプロイ時の入力データの統計的性質が変化する現象を指します。
Key Concepts
- 共変量シフト
- 概念ドリフト
- ドメイン適応
- 汎化性能
Use Cases
- 本番環境のMLモデル監視
- 再学習戦略
- 堅牢性テスト