데이터셋 시프트

term_id: dataset_shift

Category: basic_concepts

Definition

데이터셋 시프트는 머신러닝 모델을 훈련하는 데 사용된 데이터의 분포가 추론(inference) 단계에서 마주치는 데이터의 분포와 다를 때 발생합니다. 이러한 불일치는 모델 성능 저하로 이어질 수 있습니다.

Summary

데이터셋 시프트는 훈련 단계와 배포 단계 간 입력 데이터의 통계적 특성이 변화하는 현상을指합니다.

Key Concepts

공변량 시프트(Covariate shift)
개념 드리프트(Concept drift)
도메인 적응(Domain adaptation)
일반화(Generalization)

Use Cases

프로덕션 환경의 ML 모델 모니터링
재학습 전략 수립
견고성 테스트(Robustness testing)