Trí tuệ nhân tạo
Trôi dạt mô hình là gì
Suy giảm chất lượng mô hình ML theo thời gian
Trôi dạt mô hình (Model Drift) là sự suy giảm dần chất lượng và độ chính xác của mô hình ML theo thời gian do thay đổi trong dữ liệu hoặc môi trường.
Các loại trôi dạt
- Data Drift — thay đổi trong dữ liệu đầu vào
- Concept Drift — thay đổi trong mối quan hệ giữa đặc trưng và mục tiêu
- Prediction Drift — thay đổi trong phân phối dự đoán
- Label Drift — thay đổi trong biến mục tiêu
Nguyên nhân
- Thay đổi hành vi người dùng
- Biến động dữ liệu theo mùa
- Các yếu tố kinh tế bên ngoài
- Thay đổi kỹ thuật trong nguồn dữ liệu
- Dữ liệu huấn luyện lỗi thời
Phát hiện trôi dạt
- Giám sát các chỉ số chất lượng mô hình
- Các kiểm tra thống kê (KS-test, PSI)
- Theo dõi phân phối đặc trưng
- Kiểm tra A/B dự đoán
Phương pháp giảm thiểu
- Đào tạo lại mô hình định kỳ
- Học trực tuyến — đào tạo liên tục
- Phương pháp ensemble với cập nhật
- Đường ống MLOps tự động