Дрейф данных в машинном обучении
Дрейф данных (Drift Data) — это ситуация, когда статистические свойства входных данных для модели машинного обучения изменяются со временем. При дрейфе данных взаимосвязи между признаками и самой целевой переменной перестают быть действительными. Это может привести к низкой производительности модели, неточным прогнозам и даже к сбоям.
River: учим модель по одной строчке данных
Привет, Хабр! Сегодня я расскажу про библиотеку Python River, которая позволяет обучать модели машинного обучения в потоковом режиме. В классическом варианте мы собираем весь датасет целиком, делим на обучающую и тестовую выборки, обучаем модель, измеряем качество — и внедряем в прод. Здорово, если данных немного и они разом доступны. А если данные льются непрерывно?
