Inteligência Artificial
O que é Deriva do modelo
Degradação da qualidade do modelo ML ao longo do tempo
Deriva do modelo (Model Drift) é a degradação gradual da qualidade e precisão do modelo ML ao longo do tempo devido a mudanças nos dados ou ambiente.
Tipos de deriva
- Data Drift — mudanças nos dados de entrada
- Concept Drift — mudanças na relação entre características e alvo
- Prediction Drift — mudanças na distribuição de previsões
- Label Drift — mudanças na variável alvo
Causas
- Mudanças no comportamento do usuário
- Flutuações sazonais de dados
- Fatores econômicos externos
- Mudanças técnicas nas fontes de dados
- Obsolescência dos dados de treinamento
Detecção de deriva
- Monitoramento de métricas de qualidade do modelo
- Testes estatísticos (teste KS, PSI)
- Rastreamento de distribuições de características
- Testes A/B de previsões
Métodos de mitigação
- Retreinamento regular do modelo
- Aprendizado online — treinamento contínuo
- Métodos ensemble com atualizações
- Pipelines MLOps automatizados