과거 패턴의 변화
모델은 과거에 관측한 자료에서 관계를 학습한다. 환경이 달라져 그 관계가 더 이상 맞지 않으면 이전의 예측 규칙을 그대로 적용하기 어려워진다.
변화의 탐지와 이해
드리프트 탐지는 변화가 발생했는지를 판단하는 작업이다. 변화의 이해는 언제 일어났고 얼마나 심하며 어느 영역에서 생겼는지를 다뤄 탐지 결과와 대응을 연결한다.
모델의 적응
적응은 확인한 변화에 반응하는 과정이다. 새 모형의 학습, 반복되는 변화에 대한 앙상블, 일부 영역의 변화를 위한 기존 모형 조정처럼 변화 범위에 따라 대응을 다룰 수 있다.
관련 문서
온라인 학습 / 분포 이동 / River 스트림 학습 도구 / float 스트림 평가 도구 / 몬드리안 숲 / 앙상블 학습