アルゴリズム 変化し続けるデータへの対応: 特徴量ドリフトとは
近年、様々な分野で機械学習モデルが活用され、その成果が注目されています。画像認識、自然言語処理、異常検知など、多くの分野で従来の手法を上回る精度を達成し、私たちの生活をより便利で豊かなものにしています。
しかし、機械学習モデルの構築は容易ではありません。特に、構築したモデルを実用化する段階では、時間の経過と共に予測精度が低下するという問題に直面することがあります。これは、モデルが学習したデータと、実際に予測対象となるデータとの間にズレが生じるために起こります。
例えば、ある商品の購買予測モデルを構築したとします。モデル構築時には過去の購買データを用いますが、時間の経過と共に顧客の購買傾向や商品のトレンドは変化します。そのため、モデル構築時とは異なるデータ分布を持つ最新のデータに対して、モデルは正確な予測ができなくなる可能性があります。
この現象は「特徴量ドリフト」と呼ばれ、機械学習モデルを運用する上で避けては通れない課題となっています。特徴量ドリフトは、モデルの予測精度を著しく低下させるため、その影響を最小限に抑えるための対策が必須となります。