Em um ambiente de Machine Learning, os dados utilizados para treinar e validar modelos são geralmente uma amostra do comportamento passado de um sistema ou processo.
No entanto, os sistemas e processos são dinâmicos e podem mudar devido a uma variedade de fatores, resultando em um desvio entre os dados usados no treinamento do modelo e os dados que o modelo encontra após ser colocado em produção.
Model Drift refere-se à degradação da performance do modelo ao longo do tempo. Isso pode ocorrer quando os padrões nos dados mudam, quando surgem novas variáveis que não estavam presentes no treinamento inicial ou quando os objetivos de negócios evoluem. A degradação na performance do modelo pode levar a previsões imprecisas e a decisões baseadas em insights desatualizados, o que pode ter um impacto negativo em operações e estratégias de negócios. Manter o modelo atualizado e re-treiná-lo regularmente com dados novos é essencial para assegurar que o modelo continue a fornecer resultados precisos e úteis.
Data Drift, por outro lado, refere-se a mudanças na distribuição dos dados de entrada que alimentam o modelo. Isso pode acontecer devido a mudanças sazonais, tendências de mercado, mudanças no comportamento do usuário ou qualquer outro fator que altere a natureza dos dados. Quando ocorre Data Drift, as previsões do modelo podem se tornar menos precisas porque o modelo foi treinado em dados que não são mais representativos da realidade atual. Detectar e responder a Data Drift é fundamental para manter a eficácia dos modelos de Machine Learning. Isso pode envolver monitorar continuamente os dados de entrada para identificar mudanças significativas e ajustar os modelos conforme necessário.
A identificação e a mitigação de Model Drift e Data Drift são essenciais para garantir que os modelos de Machine Learning permaneçam relevantes e precisos em um ambiente de dados em constante mudança.
Isso envolve a implementação de práticas de monitoramento contínuo, a reavaliação periódica da performance do modelo e o ajuste ou re-treinamento dos modelos com dados atualizados. Ignorar esses aspectos pode levar a decisões empresariais baseadas em dados incorretos, resultando em perda de eficiência, aumento de custos e potencialmente perda de vantagem competitiva.
Portanto, a gestão proativa de Model Drift e Data Drift é um componente vital de qualquer estratégia eficaz de Machine Learning.
David Matos