Что такое дрейф данных (data drift)?

Дрейф данных (data drift) — это изменение распределения входных данных модели машинного обучения со временем, из-за чего модель может работать хуже. Например, если модель обучена на данных о покупках в интернет-магазине, а поведение пользователей меняется (новые товары, сезонность, изменение предпочтений), то статистика признаков меняется, и модель может перестать точно предсказывать. Для борьбы с дрейфом данных применяют мониторинг качества данных и периодическую переобучение модели.