Was ist Model Drift??
Das Phänomen, dass die Leistung eines Modells für maschinelles Lernen im Laufe der Zeit aufgrund von Änderungen der zugrunde liegenden Datenverteilung oder der realen Umgebung abnimmt. Die Überwachung der Modellabweichung und gegebenenfalls die Nachschulung der Modelle sind entscheidend für die Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Effektivität.
