모델 드리프트(개념 드리프트, 이동 또는 개념 변경이라고도 함)는 특정 추론이나 예측을 수행하는 데 사용된 예측 모델이 외부 요인으로 인해 더 이상 사용되지 않거나 구식이 될 때 발생하는 기계 학습 현상입니다. 예를 들어, 모델 드리프트의 일반적인 예는 특정 추세를 예측하는 예측 모델입니다. 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 시간이 지남에 따라 크게 변경되면 모델의 예측이 실제 추세와 달라지기 시작할 수 있습니다. 따라서 시간이 지남에 따라 데이터가 변경되면 모델 드리프트가 발생할 수 있습니다.
모델 드리프트는 다양한 이유로 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 분포의 변경, 데이터를 생성한 기본 프로세스의 변경 또는 환경 조건의 변경은 모두 모델 표류로 이어질 수 있습니다. 모델 드리프트가 발생할 수 있는 또 다른 이유는 예측 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 복잡성이 계속 증가하기 때문입니다. 모델 훈련에 사용되는 데이터가 점점 더 복잡해짐에 따라 예측 모델은 시간이 지남에 따라 정확도가 떨어질 수 있습니다.
모델 드리프트를 방지하기 위해 다양한 기술과 개념이 개발되었습니다. 여기에는 변화하는 데이터 환경에 적응할 수 있는 동적 학습 알고리즘을 사용하고 앙상블 모델을 사용하여 보다 강력하고 신뢰할 수 있는 모델을 만드는 것이 포함됩니다. 또한 정기적인 모델 유지 관리, 모델 성능 모니터링, 새 데이터에 대한 검증 등이 모두 모델 드리프트를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전반적으로 모델 드리프트는 기계 학습에서 알아야 할 중요한 개념이며 예측 모델을 구축할 때 고려해야 할 개념입니다. 모델 드리프트의 잠재적인 문제를 이해하고 이를 완화하기 위한 사전 조치를 취함으로써 기계 학습 모델은 장기적으로 정확성을 유지할 수 있습니다.
