​Как не перестать быть data driven из-за data driften, или Пар | Data Science 🧑‍💻

​Как не перестать быть data driven из-за data driften, или Пару слов о дрейфе данных

Нестабильная экономическая ситуация значительно влияет почти на все сферы жизни общества и бизнеса. Меняется потребительское поведение, производственные и логистические цепочки, закупочные цены, доступность огромного количества товаров и услуг и даже состав конкурентов на рынке.

Конечно, это не может не сказаться на качестве многих моделей машинного обучения, поскольку они были обучены на исторических данных, которые уже не актуальны. Это явление известно как дрейф данных или дрейф концепции и оно является основной причиной деградации модели с течением времени.

Авторы статьи рассказали о типах и причинах дрейфа, а также разобрали на примере основные методы детекции дрейфа.

Читать статью