Techniki wykrywania i korygowania dryftu danych

W uczeniu maszynowym kluczowe jest utrzymanie wydajności wdrożonego modelu w czasie. Jednym z częstych wyzwań, z którymi mierzą się praktycy, jest dryft danych – zjawisko polegające na zmianie rozkładu danych wejściowych. Dryft danych może prowadzić do spadku jakości modelu i nieprawidłowych predykcji.

Jakie kroki należy podjąć, aby wykryć i skorygować dryft danych w modelach uczenia maszynowego? (Zaznacz wszystkie poprawne odpowiedzi).