Маалыматтардын айлануусу деген эмне?

Маалыматтардын жылышы — бул кирүү маалыматтарынын бөлүштүрүлүшүндө же өзгөчөлүктөрүндө убакыттын өтүшү менен болуп турган өзгөрүү, ал машиналык үйрөнүү моделинин иштөө сапатына терс таасирин тийгизиши мүмкүн.

Мисалы, эгер модель белгилүү өзгөчөлүктөргө ээ маалыматтар менен окутулуп, чынжырда колдонууда маалыматтар өзгөрө баштаса (мисалы, колдонуучулардын жүрүм-туруму, чөйрө шарттары, маалыматтардын форматы), моделдин иштөө сапаты начарлайт.

Маалыматтардын жылышынын түрлөрү:

• Концептуалдык жылыш (concept drift): кирүү маалыматтары менен максаттык өзгөрмө арасындагы көзкарандылык өзгөрөт.
• Маалыматтардын бөлүштүрүлүшүнүн жылышы (data distribution drift): кирүү маалыматтарынын бөлүштүрүлүшү өзгөрөт, бирок максаттык өзгөрмө менен көзкарандылык өзгөрбөйт.

Маалыматтардын жылышына каршы күрөшүү үчүн моделдин сапатын мониторингдөө, кирүү маалыматтары жана натыйжаларын каттоо жана жаңы маалыматтар менен моделди үзгүлтүксүз кайра үйрөтүү колдонулат.

Мисал: 2019-жылдагы кардарлардын маалыматтары менен окутулган кредит скоринг модели, бирок 2023-жылы экономикалык абал өзгөрдү, жана кардарлардын жүрүм-туруму башкача болду — бул маалыматтардын жылышы, ал моделдин адаптациясын талап кылат.