Tehnici pentru detectarea și corectarea driftului de date

În machine learning, este esențial să știi cum să menții performanța unui model implementat de-a lungul timpului. O provocare frecventă cu care se confruntă practicienii este driftul de date, care apare atunci când distribuția datelor de intrare se modifică. Driftul de date poate duce la scăderea performanței modelului și la predicții inexacte.

Care sunt pașii potriviți pentru detectarea și corectarea driftului de date în modelele de machine learning? (Selectează toate variantele corecte).