انحراف النموذج

انحراف النموذج هو التراجع التدريجي في دقة نموذج تعلّم آلي منشور مع تباعد بيانات العالم الحقيقي التي يراها عن البيانات التي دُرّب عليها. وتسبّبه شيخوخة المعدات وتغيّرات العملية والظروف الجديدة جميعًا.

يفترض نموذج صناعي مُدرَّب على سلوك سابق أن المستقبل يشبه الماضي، لكن المصانع تتغيّر: تتدهور الأصول، وتتباين المواد الخام، وتتحوّل نقاط الضبط، وتدور الفصول. ومع ابتعاد توزيع البيانات الحيّة عن توزيع التدريب، تصبح التنبؤات أقل موثوقية — ظاهرة تُعرف بالانحراف. ويتطلب اكتشافها مراقبة أداء النموذج وإحصاءات المدخلات بمرور الوقت، وتتراوح العلاجات من إعادة التدريب الدورية إلى أنابيب إعادة تدريب آلية بالكامل ضمن MLOps.

مصطلحات ذات صلة

MLOps · Training Data · Inference (Machine Learning)