理解数据漂移和概念漂移：保持机器学习模型性能的关键

这篇文章侧重于数据漂移和概念漂移，突出了 MLOps 的一个关键方面，这对于确保已部署的机器学习模型的长期可靠性和准确性至关重要。有效解决这些漂移需要主动的监控和适应策略，影响模型稳定性和业务成果。然而，对运营考虑的强调表明需要更深入地讨论具体的缓解技术。

• •数据漂移和概念漂移是影响已部署ML模型性能的关键因素。
• •理解这些漂移是成功实施MLOps的基础。
• •主动的监控和适应策略对于减轻这些漂移的影响至关重要。