Techniken zum Erkennen und Korrigieren von Data Drift

Im Machine Learning ist es entscheidend zu verstehen, wie du die Leistung eines bereitgestellten Modells über die Zeit aufrechterhältst. Eine häufige Herausforderung ist Data Drift, die auftritt, wenn sich die Verteilung der Eingabedaten ändert. Data Drift kann zu schlechterer Modellleistung und ungenauen Vorhersagen führen.

Welche Schritte sind geeignet, um Data Drift in Machine-Learning-Modellen zu erkennen und zu korrigieren? (Wähle alle zutreffenden aus.)