앞으로 데이터 품질관리와 관련된 용어를 정리해보려고 합니다. 오늘은 model drift와 data silo에 대해 정리해봤어요. Model Drift모델을 배포한 이후, 시간이 지남에 따라 모델 성능이 저하되는 현상원인 : 데이터가 현실의 패턴을 반영하기 못하기 때문에영향 : Outdated된 모델로 인하여 부정확한 예측으로 이어질 수 있다.해결 방법 : 일정 주기마다 모델을 재학습하거나 알고리즘을 수정, 유입되는 데이터의 분포를 자동적으로 트래킹유형Data Drift(Covariate Shift) : 시간이 지남에 따라 input의 분포가 변함Sample Selection Bias : 학습 데이터를 구성할 때 bias가 존재하여 모델이 test 데이터를 충분히 반영하지 못함Non-Stationary ..