Techniques pour détecter et corriger le data drift

En Machine Learning, il est essentiel de savoir comment maintenir la performance d'un modèle déployé dans le temps. Un défi courant est le data drift, qui survient lorsque la distribution des données d'entrée change. Le data drift peut entraîner une baisse de performance et des prédictions moins exactes.

Quelles sont les étapes appropriées pour détecter et corriger le data drift dans des modèles de Machine Learning? (Sélectionnez toutes les réponses qui s'appliquent.)