Сдвиг набора данных
term_id: dataset_shift
Category: basic_concepts
Definition
Сдвиг набора данных возникает, когда распределение данных, используемых для обучения модели машинного обучения, отличается от распределения данных, с которыми модель сталкивается во время вывода (инференса). Это несоответствие может привести к значительному снижению производительности модели на новых данных.
Summary
Сдвиг набора данных — это явление, при котором статистические свойства входных данных изменяются в период между обучением и развертыванием модели.
Key Concepts
- Ковариатный сдвиг
- Концептуальный дрейф
- Адаптация домена
- Обобщение
Use Cases
- Мониторинг моделей ML в продакшене
- Стратегии переобучения
- Тестирование устойчивости