ドリフト検知

ドリフト検知とは、機械学習モデルや統計的予測システムが、時間経過や環境変化に伴って入力データの分布や関係性が変化する現象（データドリフト、概念ドリフト）を自動的に検出するプロセスを指します。データの統計的性質や予測誤差の推移をモニタリングし、設定した閾値を超える変化が観測された場合に警告を発することで、モデルが本来想定した条件から逸脱しているかどうかを判断できるようになります。これにより、適切な再学習やパラメータ調整のタイミングを把握し、システム全体の信頼性と精度を維持することが可能です。