Методы обнаружения и устранения дрейфа данных

В машинном обучении важно уметь поддерживать производительность развёрнутой модели на протяжении всего времени её работы. Одна из распространённых проблем, с которыми сталкиваются специалисты, — дрейф данных: он возникает, когда распределение входных данных меняется. Дрейф данных может привести к снижению качества модели и неточным прогнозам.

Какие шаги необходимо предпринять для обнаружения и устранения дрейфа данных в моделях машинного обучения? (Выберите все подходящие варианты.)