Técnicas para detectar e corrigir data drift

Em Machine Learning, é essencial entender como manter o desempenho de um modelo em produção ao longo do tempo. Um desafio comum é o data drift, que ocorre quando a distribuição dos dados de entrada muda. O data drift pode levar à queda de desempenho do modelo e a previsões imprecisas.

Quais são os passos adequados para detectar e corrigir o data drift em modelos de Machine Learning? (Selecione todas as opções que se aplicam).