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.