data-drift
데이터 드리프트
모델 학습 시 사용한 데이터의 특성과 실제 운영 환경에서 입력되는 데이터의 특성이 시간이 지남에 따라 달라지는 현상이다. 조명 변화나 장비 노후화 등으로 발생하며, 모델의 예측 정확도를 떨어뜨리는 주요 원인이 된다.
중급
데이터 드리프트
모델 학습 시 사용한 데이터의 특성과 실제 운영 환경에서 입력되는 데이터의 특성이 시간이 지남에 따라 달라지는 현상이다. 조명 변화나 장비 노후화 등으로 발생하며, 모델의 예측 정확도를 떨어뜨리는 주요 원인이 된다.