Techniky pro detekci a opravu datového driftu

V oblasti strojového učení je zásadní vědět, jak udržovat výkonnost nasazeného modelu v průběhu času. Jednou z typických výzev, se kterou se odborníci setkávají, je datový drift – ten nastává, když se změní rozložení vstupních dat. Datový drift může vést ke snížení výkonnosti modelu a nepřesným predikcím.

Jaké jsou vhodné kroky pro detekci a opravu datového driftu v modelech strojového učení? (Vyber vše, co platí.)