Model drift (model kayması), gerçek dünya verisinin dağılımı ya da veri ile sonuç arasındaki ilişki zamanla değiştiği için, bir yapay zeka modelinin kurulduğundaki performansının sessizce düşmesidir. Model bozulmaz; dünya değişir.
Pandemi sonrası talep kalıplarının değişmesiyle tahmin modelinin sapması; yeni dolandırıcılık yöntemleriyle tespit oranının düşmesi; ürün kataloğu değiştiğinde fiyatlama modelinin eskimesi; LLM tabanlı sistemlerde sağlayıcının modeli güncellemesiyle istemlerin farklı davranması.
Üretimde sürekli performans izleme (doğruluk, dağılım metrikleri), uyarı eşikleri, düzenli yeniden eğitim ya da yeniden değerlendirme prosedürü, LLM projelerinde sabit değerlendirme setiyle her model/istem değişikliğinin test edilmesi. Bu işlerin bütününe MLOps denir ve devir aşamasında kurumun ekibine aktarılır.
MLOps, makine öğrenmesi, fine-tuning.
