Методи виявлення та виправлення дрейфу даних

У машинному навчанні важливо розуміти, як підтримувати продуктивність розгорнутої моделі з часом. Одна з поширених проблем — дрейф даних, коли змінюється розподіл вхідних даних. Дрейф даних може призвести до падіння якості моделі та неточних прогнозів.

Які кроки є доречними для виявлення та виправлення дрейфу даних у моделях машинного навчання? (Виберіть усі правильні варіанти).