Model Drift

Model Drift (Modelldrift) beschreibt, dass die Vorhersagen eines Modells mit der Zeit schlechter werden, weil sich die echte Welt von den Daten entfernt, mit denen es trainiert wurde. Ändern sich zum Beispiel Kundenverhalten oder Marktbedingungen, passen die alten Muster nicht mehr. Deshalb müssen Modelle im Betrieb überwacht und bei Bedarf mit neuen Daten aktualisiert werden.