Datasetverschuiving
term_id: dataset_shift
Category: basic_concepts
Definition
Datasetverschuiving treedt op wanneer de verdeling van de gegevens die worden gebruikt om een machine learning-model te trainen, verschilt van de verdeling van de gegevens die tijdens het infereren worden aangetroffen. Dit verschil kan leiden tot significante prestatievermindering.
Summary
Datasetverschuiving verwijst naar het fenomeen waarbij de statistische eigenschappen van de invoergegevens veranderen tussen training en implementatie.
Key Concepts
- Covariaatverschuiving
- Conceptdrift
- Domeinadaptatie
- Algemene toepasbaarheid
Use Cases
- Bewaking van ML-modellen in productie
- Hertrainingsstrategieën
- Robuustheidstesten