Veri kayması (data drift) nedir?

Veri kayması (data drift), zamanla bir makine öğrenimi modelinin giriş verilerinin dağılımındaki değişikliktir ve bu da modelin performansını olumsuz etkileyebilir. Örneğin, bir model çevrimiçi mağazadaki alışveriş verileriyle eğitildiyse ve kullanıcı davranışları değişiyorsa (yeni ürünler, mevsimsellik, tercihlerde değişiklikler), özelliklerin istatistiği değişir ve model doğru tahmin etmeyi bırakabilir. Veri kaymasını önlemek için veri kalitesi izleme ve periyodik model yeniden eğitimi uygulanır.