Model Drift (juga dikenal sebagai penyimpangan konsep, pergeseran, atau perubahan konsep) adalah fenomena dalam pembelajaran mesin yang terjadi ketika model prediktif yang digunakan untuk membuat kesimpulan atau prediksi tertentu menjadi usang atau ketinggalan zaman karena faktor eksternal. Misalnya, contoh umum penyimpangan model adalah model prediktif yang memprediksi tren tertentu. Jika data yang digunakan untuk melatih model berubah secara signifikan seiring waktu, prediksi model mungkin mulai berbeda dari tren sebenarnya. Oleh karena itu, perubahan data seiring waktu dapat menyebabkan penyimpangan model.
Penyimpangan model dapat terjadi karena berbagai alasan. Misalnya, perubahan distribusi data, perubahan proses mendasar yang menghasilkan data, atau perubahan kondisi lingkungan semuanya dapat menyebabkan penyimpangan model. Alasan lain terjadinya penyimpangan model adalah karena semakin kompleksnya data yang digunakan untuk melatih model prediktif. Karena data yang digunakan untuk melatih model menjadi semakin kompleks, model prediktif menjadi kurang akurat seiring berjalannya waktu.
Untuk mengatasi model drift, ada berbagai teknik dan konsep yang telah dikembangkan. Hal ini termasuk penggunaan algoritma pembelajaran dinamis yang dapat beradaptasi dengan perubahan lingkungan data, dan penggunaan model ansambel untuk membuat model yang lebih kuat dan andal. Selain itu, pemeliharaan model secara berkala, pemantauan performa model, dan validasi data baru dapat membantu mengurangi penyimpangan model.
Secara keseluruhan, penyimpangan model adalah konsep penting dalam pembelajaran mesin yang harus diperhatikan, dan harus diperhitungkan saat membuat model prediktif. Dengan memahami potensi masalah penyimpangan model dan mengambil langkah proaktif untuk memitigasinya, model pembelajaran mesin dapat tetap akurat dalam jangka panjang.
