Что такое drift detection и как он связан с anomaly detection?

Drift detection (обнаружение дрейфа) и anomaly detection (обнаружение аномалий) — это связанные, но разные концепции в области машинного обучения и анализа данных.

• Drift detection — это процесс выявления изменений в распределении данных или в поведении модели с течением времени. Например, если входные данные или целевая переменная меняются, модель может перестать работать корректно. Обнаружение дрейфа помогает своевременно адаптировать модель или данные.

• Anomaly detection — это выявление необычных, отклоняющихся от нормы объектов или событий в данных. Аномалии могут быть редкими ошибками, мошенничеством, сбоями и т.п.

Связь между ними:

• Дрейф может проявляться как изменение нормального поведения данных, что иногда сопровождается появлением аномалий.
• Методы обнаружения аномалий могут использоваться для выявления дрейфа, если аномалии указывают на изменение распределения данных.

Пример: если в системе мониторинга сети появляются новые типы трафика (дрейф), это может проявиться как аномалии по сравнению с предыдущими данными.