モデル・ドリフトはどのように処理されますか。
モデル・ドリフトとは、時間の経過とともに機械学習モデルの精度が低下することです。 Oracleは、モデル・パフォーマンス・メトリックのモニタリング、モデル出力と地上データ(検証済データ)の比較、または人間の評価、および経時的な評価メトリックのトラッキングにより、モデル・ドリフトを検出して軽減します。 パフォーマンスを維持するために、次の演習でモデルを定期的に再トレーニングします:
- 新規データによるモデルの更新
- 基礎となる仮定の再評価
- モデル・パラメータの微調整
- 転送学習の適用
- 進化するデータ・パターンへの適応
ノート: 正確なプロセスは、製品および機能によって異なります。