Deriva del modelo (o deriva del modelo "Se trata de un fenómeno en el que el rendimiento de un modelo de IA se degrada con el tiempo, lo que exige ajustes o actualizaciones.
Este fenómeno se produce cuando el rendimiento de unaprendizaje automático disminuir con el tiempo debido a cambios en los datos de entrada o en el entorno en el que se despliega el modelo.
En otras palabras, un modelo puede haber sido entrenado con un conjunto específico de datos y haber funcionado bien en un contexto determinado, pero cuando se enfrenta a nuevos datos o a un entorno diferente, sus predicciones pueden ser menos precisas o incluso erróneas.
Causas de la desviación del modelo
Varios factores pueden contribuir a la deriva del modelo, entre ellos :
- Evolución de los datos Los datos con los que se ha entrenado el modelo pueden dejar de ser representativos de los datos reales que se encuentran en la producción. Las distribuciones de las variables, las relaciones entre ellas o incluso la naturaleza de los datos pueden cambiar con el tiempo.
- Cambio de entorno El entorno en el que se despliega el modelo puede cambiar, lo que puede afectar a los datos de entrada o al modo en que se utiliza el modelo.
- Problemas de calidad de los datos Los errores o incoherencias en los nuevos datos también pueden hacer que el modelo se desvíe.
💥 Consecuencias de la deriva
La deriva del modelo puede tener consecuencias importantes, como :
- Precisión reducida el modelo puede perder fiabilidad y producir resultados incorrectos o irrelevantes.
- Tomar decisiones equivocadas Si el modelo se utiliza para tomar decisiones, éstas pueden verse comprometidas y tener repercusiones negativas.
- Pérdida de confianza en el modelo Si el rendimiento del modelo se deteriora, los usuarios pueden perder la confianza en su capacidad para ofrecer resultados fiables.
Detección y gestión de la desviación del modelo
Es esencial supervisar constantemente el rendimiento de los modelos desplegados y poner en marcha mecanismos para detectar y gestionar la deriva de los modelos.
He aquí algunos enfoques comunes:
- Supervisión de las métricas de rendimiento Seguimiento de los cambios en los indicadores de rendimiento del modelo (precisión, recuperación, puntuación F1, etc.) a lo largo del tiempo.
- Análisis de los datos de entrada Compare los nuevos datos con los datos de entrenamiento para identificar cambios significativos.
- Utilización de técnicas de detección de desviaciones utilizando métodos estadísticos o de aprendizaje automático para detectar automáticamente indicios de desviación.
- Reentrenamiento del modelo actualizar el modelo con nuevos datos para adaptarlo a los cambios observados.
