Tekniker för att identifiera och åtgärda datadrift

Inom maskininlärning är det viktigt att förstå hur man upprätthåller en driftsatt modells prestanda över tid. En vanlig utmaning är datadrift, vilket uppstår när fördelningen av indata förändras. Datadrift kan leda till försämrad modellprestanda och felaktiga prediktioner.

Vilka är de lämpliga stegen för att identifiera och åtgärda datadrift i maskininlärningsmodeller? (Välj alla som stämmer.)