Techniques pour détecter et corriger le data drift

En Machine Learning, il est essentiel de savoir comment maintenir, dans la durée, les performances d’un modèle déployé. Un défi courant pour les praticiens est le data drift, qui survient lorsque la distribution des données d’entrée évolue. Le data drift peut conduire à une baisse des performances du modèle et à des prédictions erronées.

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