Desvio de modelo (também conhecido como desvio de conceito, mudança ou mudança de conceito) é um fenômeno no aprendizado de máquina que ocorre quando o modelo preditivo usado para fazer certas inferências ou previsões se torna obsoleto ou desatualizado devido a um fator externo. Por exemplo, um exemplo comum de desvio de modelo é um modelo preditivo que prevê uma determinada tendência. Se os dados usados para treinar o modelo mudarem significativamente ao longo do tempo, a previsão do modelo poderá começar a diferir da tendência real. Como tal, alterações nos dados ao longo do tempo podem levar ao desvio do modelo.
O desvio do modelo pode ocorrer por vários motivos. Por exemplo, alterações na distribuição dos dados, alterações no processo subjacente que gerou os dados ou alterações nas condições ambientais podem levar ao desvio do modelo. Outra razão pela qual pode ocorrer desvio de modelo é a complexidade cada vez maior dos dados usados para treinar modelos preditivos. À medida que os dados utilizados para treinar modelos se tornam cada vez mais complexos, os modelos preditivos podem tornar-se menos precisos ao longo do tempo.
Para combater o desvio do modelo, diversas técnicas e conceitos foram desenvolvidos. Isso inclui o uso de algoritmos de aprendizagem dinâmicos que podem se adaptar às mudanças no ambiente de dados e o uso de modelos de conjunto para criar modelos mais robustos e confiáveis. Além disso, a manutenção regular dos modelos, o monitoramento do desempenho do modelo e a validação de novos dados podem ajudar a mitigar o desvio do modelo.
No geral, o desvio do modelo é um conceito importante no aprendizado de máquina que deve ser considerado e que deve ser levado em consideração ao construir modelos preditivos. Ao compreender os possíveis problemas de desvio do modelo e tomar medidas proativas para mitigá-lo, os modelos de aprendizado de máquina podem permanecer precisos no longo prazo.
