Model Drift

Método de aprendizaje automático que se enfoca a los cambios en la distribución de datos que afectan la eficacia del modelo de aprendizaje automático. Estos cambios pueden deberse a diversos factores, como cambios en el comportamiento de los usuarios, cambios estacionales, cambios en el entorno, entre otros. El Model Drift puede llevar a una degradación en el rendimiento del modelo, ya que el modelo puede volverse menos preciso o relevante para los datos nuevos.