Нестабильная экономическая ситуация значительно влияет почти на все сферы жизни общества и бизнеса. Меняется потребительское поведение, производственные и логистические цепочки, закупочные цены, доступность огромного количества товаров и услуг и даже состав конкурентов на рынке. Конечно, это не может не сказаться на качестве многих моделей машинного обучения, поскольку они были обучены на исторических данных, которые уже не актуальны. Это явление известно как дрейф данных или дрейф концепции и оно является основной причиной деградации модели с течением времени. Сейчас особенно полезно знать о методах детекции дрейфа и борьбы с его последствиями, ведь когда данные дрейфуют, прогнозы будут ошибочными, а решения, принятые на основе этих прогнозов, могут негативно влиять на бизнес.

В статье мы – команда Advanced Analytics GlowByte – поговорим о типах и причинах дрейфа, а также разберём на примере основные методы детекции дрейфа.