Czym jest i jak zbadać dryf modelu (model drift)?
Read OriginalArtykuł wyjaśnia pojęcie dryfu modelu (model drift) w kontekście uczenia maszynowego. Autor opisuje, jak zmiany w rzeczywistym świecie wpływają na pogorszenie jakości predykcji modeli ML i dlaczego kluczowe jest ich monitorowanie po wdrożeniu. Zawiera praktyczne wskazówki dotyczące wykrywania dryfu oraz działań naprawczych, takich jak przetrenowanie modelu czy aktualizacja zmiennych.
Comments
No comments yet
Be the first to share your thoughts!
Browser Extension
Get instant access to AllDevBlogs from your browser
Top of the Week
1
The Beautiful Web
Jens Oliver Meiert
•
2 votes
2
Container queries are rad AF!
Chris Ferdinandi
•
2 votes
3
Wagon’s algorithm in Python
John D. Cook
•
1 votes
4
An example conversation with Claude Code
Dumm Zeuch
•
1 votes
5
Top picks — 2026 January
Paweł Grzybek
•
1 votes
6
In Praise of –dry-run
Henrik Warne
•
1 votes
7
Deep Learning is Powerful Because It Makes Hard Things Easy - Reflections 10 Years On
Ferenc Huszár
•
1 votes
8
Vibe coding your first iOS app
William Denniss
•
1 votes
9
AGI, ASI, A*I – Do we have all we need to get there?
John D. Cook
•
1 votes
10
How to Add a Quick Interactive Map to your Website
Miguel Grinberg
•
1 votes