რა არის მონაცემთა დრეიფი?

Маълумотларнинг суръатланиши — бу кириш маълумотларининг тақсимоти ёки хусусиятларининг вақт ўтиши билан ўзгариши бўлиб, бу машина ўрганиш модели сифатини салбий таъсир кўрсатиши мумкин.

Масалан, агар модел муайян хусусиятларга эга маълумотлар билан тайёрланган бўлса ва реал фаолиятда маълумотлар ўзгара бошласа (масалан, фойдаланувчиларнинг ҳаракатлари, атроф муҳит шароитлари, маълумотлар формати), моделнинг ишлаши ёмонлашиши мумкин.

Маълумотларнинг суръатланиши турлари:

• Концепт суръатланиши (concept drift): кириш маълумотлари ва мақсадий ўзгарувчи ўртасидаги боғлиқлик ўзгаради.
• Маълумотлар тақсимоти суръатланиши (data distribution drift): кириш маълумотларининг тақсимоти ўзгаради, аммо мақсадий ўзгарувчи билан боғлиқлик ўзгармайди.

Маълумотларнинг суръатланишига қарши курашиш учун модел сифатини мониторинг қилиш, кириш маълумотлари ва натижаларни қайд этиш ва янги маълумотлар билан моделни мунтазам қайта ўргатиш қўлланилади.

Масалан: 2019 йилда мижозлар маълумотлари билан тайёрланган кредит балллаш модели, аммо 2023 йилда иқтисодий ҳолат ўзгарди ва мижозларнинг ҳаракатлари бошқача бўлди — бу маълумотларнинг суръатланиши бўлиб, моделни мослаштиришни талаб қилади.