La deriva del modello (nota anche come deriva, spostamento o cambiamento di concetto) è un fenomeno dell'apprendimento automatico che si verifica quando il modello predittivo utilizzato per fare determinate inferenze o previsioni diventa obsoleto o non aggiornato a causa di un fattore esterno. Ad esempio, un esempio comune di deriva del modello è un modello predittivo che prevede una determinata tendenza. Se i dati utilizzati per addestrare il modello cambiano in modo significativo nel tempo, la previsione del modello potrebbe iniziare a differire dalla tendenza effettiva. Pertanto, i cambiamenti nei dati nel tempo possono portare alla deriva del modello.
La deriva del modello può verificarsi per una serie di motivi. Ad esempio, i cambiamenti nella distribuzione dei dati, i cambiamenti nel processo sottostante che li ha generati o i cambiamenti nelle condizioni ambientali possono tutti portare alla deriva del modello. Un altro motivo per cui può verificarsi la deriva del modello è dovuto alla crescente complessità dei dati utilizzati per addestrare i modelli predittivi. Poiché i dati utilizzati per addestrare i modelli diventano sempre più complessi, i modelli predittivi possono diventare meno accurati nel tempo.
Per combattere la deriva dei modelli sono state sviluppate varie tecniche e concetti. Questi includono l’utilizzo di algoritmi di apprendimento dinamico in grado di adattarsi al mutevole ambiente dei dati e l’utilizzo di modelli di insieme per creare modelli più robusti e affidabili. Inoltre, la manutenzione regolare dei modelli, il monitoraggio delle prestazioni dei modelli e la convalida dei nuovi dati possono contribuire a mitigare la deriva del modello.
Nel complesso, la deriva del modello è un concetto importante di cui essere consapevoli nell'apprendimento automatico e che dovrebbe essere preso in considerazione quando si creano modelli predittivi. Comprendendo i potenziali problemi legati alla deriva del modello e adottando misure proattive per mitigarla, i modelli di machine learning possono rimanere accurati nel lungo termine.
