Pregunta original
¿En qué técnicas de aprendizaje automático se puede confiar para identificar (y posiblemente tratar) la deriva del concepto?
¿Depender de? Esa es una pregunta problemática. El teorema Sin almuerzo gratuito establece que no existe un algoritmo de aprendizaje automático en el que se pueda “confiar”.
- ¿Cómo funciona el texto predictivo?
- ¿Cuál es el método más popular para clasificar los temas de los artículos de noticias?
- ¿Scikit-learn admite paralelismo, es decir, se puede usar en un grupo de máquinas que ejecutan tareas en paralelo?
- ¿Cuáles son las instituciones en India que ofrecen cursos de aprendizaje automático y minería de datos y cuáles son las áreas posteriores?
- ¿Vale la pena un doctorado en CS si no planea ingresar a la academia?
De todos modos, dependerá en gran medida de los supuestos que pueda hacer y del modelo que esté utilizando. También dependerá de la frecuencia con la que espere que cambie el concepto (y cuán diferente será el nuevo concepto del concepto anterior).
Una forma de abordar el problema es volver a entrenar el modelo en los ejemplos más recientes [matemáticos] N [/ matemáticos] y verificar si esto tiene una capacidad predictiva mucho mejor en los ejemplos recientes en comparación con el modelo aprendido previamente. Cuando de repente un modelo basado solo en ejemplos recientes supera a un modelo capacitado en más ejemplos de anteriores, puede ocurrir una deriva conceptual. Exactamente qué umbrales establece para detectar esto como una deriva del concepto real depende de los supuestos establecidos anteriormente.
