Quelle différence existe entre dérive des données et dérive du concept pour un robot ?

Distinguer le signal qui bouge

Caméra nouvelle, éclairage ou saison peuvent modifier les images sans modifier la tâche ; un changement de comportement humain peut modifier la tâche elle-même.

Un détecteur dans un parking

La pluie rend les images plus sombres : dérive des données. Si les véhicules adoptent une nouvelle signalisation, la règle à apprendre change aussi.

Les deux dérives peuvent se cumuler

Un score global ne dit pas laquelle est en cause. Données récentes, étiquettes et analyse métier doivent être comparées.

Sources et références

1. [1] Common pitfalls and recommended practices — scikit-learn — scikit-learn
2. [2] AI Risk Management Framework — NIST

Questions liées

• Comment choisir un seuil d’alerte de dérive pour un modèle robotique ?
• Comment surveiller la qualité d’un modèle lorsque les étiquettes arrivent en retard ?
• Que faire lorsqu’une alerte de dérive touche une fonction critique du robot ?
• Pourquoi surveiller la dérive par classe ou par contexte plutôt que seulement en moyenne ?

Cette réponse vous a-t-elle été utile ?

OuiNon

Commentaire facultatif