Ma'lumotlarning suzib ketishi nima?

Ma'lumotlarning o'zgarishi — bu kirish ma'lumotlarining taqsimoti yoki xususiyatlarining vaqt o'tishi bilan o'zgarishi bo'lib, bu mashina o'qitish modelining sifatiga salbiy ta'sir qilishi mumkin.

Masalan, agar model ma'lum xususiyatlarga ega ma'lumotlar bilan o'qitilgan bo'lsa va haqiqiy foydalanishda ma'lumotlar o'zgarishni boshlasa (masalan, foydalanuvchilar xatti-harakatlari, atrof-muhit sharoitlari, ma'lumotlar formati), modelning ishlash sifati yomonlashishi mumkin.

Ma'lumotlarning o'zgarishi turlari:

• Kontseptsiya o'zgarishi (concept drift): kirish ma'lumotlari va maqsad o'zgaruvchilari o'rtasidagi bog'liqlik o'zgaradi.
• Ma'lumot taqsimoti o'zgarishi (data distribution drift): kirish ma'lumotlarining taqsimoti maqsad o'zgaruvchisiga ta'sir qilmasdan o'zgaradi.

Ma'lumotlarning o'zgarishiga qarshi kurashish uchun model sifatini monitoring qilish, kirish ma'lumotlari va natijalarni log qilish va yangi ma'lumotlar bilan modelni muntazam qayta o'qitish qo'llaniladi.

Misol: 2019 yildagi mijozlar ma'lumotlari bilan o'qitilgan kredit balli modeli, lekin 2023 yilda iqtisodiy holat o'zgardi va mijozlarning xatti-harakatlari boshqacha bo'lib qoldi — bu ma'lumotlarning o'zgarishi bo'lib, modelni moslashtirishni talab qiladi.