AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
Distribution Drift
Statistical modification of the distribution of input or output features over time, which can affect model performance without necessarily changing the relationship between variables.
Incremental Drift
Continuous and gradual evolution of the concept where each new observation brings a slight but cumulative modification to the underlying model.
Kolmogorov-Smirnov Test
Non-parametric statistical test comparing the cumulative distribution functions of two samples to detect significant differences in their distributions.
Chi-Square Test
Statistical test evaluating the independence between categorical variables or comparing observed distributions to expected distributions to detect drifts.
Hellinger Distance
Metric quantifying the similarity between two probability distributions, used to measure the magnitude of drift with values between 0 (identical) and 1 (completely different).
Page-Hinkley Test
Change detection test based on the accumulation of differences between observed values and the mean, identifying break points in time series.
Sliding Window Detection
Technique analyzing successive segments of fixed-size data to identify statistical changes between adjacent windows or relative to a reference window.
Time-Weighted Detection
Method assigning decreasing weights to older observations to prioritize recent data, enabling sensitive detection of recent changes.
Alerte de Dérive
Signal précurseur indiquant une probabilité élevée de dérive imminente, permettant une réaction proactive avant dégradation significative des performances du modèle.
Adaptation de Modèle
Processus de mise à jour automatique du modèle prédictif en réponse à une dérive détectée, incluant réentraînement, ajustement de paramètres ou sélection de nouveau modèle.
Fenêtre Adaptative
Segment de données dont la taille s'ajuste dynamiquement selon la stabilité détectée, s'élargissant en période stable et se réduisant lors de changements détectés.
Stabilité Temporelle
Mesure de la cohérence des performances et des caractéristiques statistiques d'un modèle sur différentes périodes temporelles, essentielle pour évaluer la robustesse face aux dérives.