Tecniche per rilevare e correggere il data drift

Nel Machine Learning è fondamentale capire come mantenere nel tempo le prestazioni di un modello in produzione. Una sfida comune è il data drift, che si verifica quando cambia la distribuzione dei dati in input. Il data drift può portare a un calo delle prestazioni del modello e a previsioni inaccurate.

Quali sono i passaggi corretti per rilevare e correggere il data drift nei modelli di Machine Learning? (Seleziona tutte le opzioni che si applicano).