Drift
Deriva del Modelo
Degradación progresiva del rendimiento del modelo cuando la distribución de datos del mundo real cambia con el tiempo, volviéndose diferentes de los datos de entrenamiento original (Concept Drift).
Simone Disabato, Manuel Roveri
Estrategia de Mitigación
Monitoreo continuo de métricas de rendimiento en producción, detección automatizada de distributional shift, y establecimiento de pipelines de reentrenamiento periódico con datos actualizados.
Número Atómico
12
Dr
ID del riesgo
mg-12
Severidad
5/10
Nivel de Severidad