モデルドリフト検出

この機能は、機械学習モデルにおいて、学習データと本番環境データとの分布のずれを監視します。入力特徴量の統計的な変化によるデータドリフトと、入力とターゲットとの関係性の時間経過に伴う変化であるコンセプトドリフトの両方を検出します。システムは、特徴量の統計情報や予測誤差を継続的に分析し、モデルの精度が許容範囲を超えて低下した場合に、関係者にアラートを発します。この積極的なアプローチにより、予測の信頼性を維持するために、適切なタイミングでモデルの再学習やデプロイメントの調整を行うことができます。

この機能は、リアルタイムの生産データストリームをコンピューティングインフラストラクチャに取り込み、継続的な監視サイクルを開始します。

統計アルゴリズムは、現在の特徴量分布を、基準となる学習データに基づいて算出された指標と比較することで、ドリフトの大きさを定量化します。

検出されたドリフトが、あらかじめ設定された閾値を超えた場合、アラートが生成され、介入のための自動化されたワークフロー通知が送信されます。