تغير البيانات بمرور الوقت (Data Drift) يؤثر على النماذج لأنه يجعل التوزيع الإحصائي للبيانات الجديدة مختلفًا عن بيانات التدريب الأصلية، مما يؤدي إلى تراجع دقة النموذج وضعف قدرته على التعميم، ويظهر ذلك مثلًا في تغير سلوك العملاء أو الأنماط الاقتصادية، وللتعامل معه يجب مراقبة أداء النموذج بشكل مستمر وتحديثه أو إعادة تدريبه عند الحاجة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق