입력 분포 변화
모델 학습 시 사용된 데이터의 통계적 특성과 실제 운영 환경에서 들어오는 입력 데이터의 특성이 달라지는 현상이다. 이 변화가 발생하면 모델의 예측 정확도가 급격히 떨어질 수 있다.