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2026-05-02 09:18:34 +09:00
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commit 6445fcc05b
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10_Wiki/Topics_Blog/Concept Drift (개념 드리프트).md
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@@ -6,7 +6,7 @@ tags: [MLOps, ConceptDrift, DataScience, Monitoring]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Concept Drift (개념 드리프트)]]
# [[Concept Drift (개념 드리프트)|Concept Drift (개념 드리프트)]]
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "어제의 정답이 오늘의 오답이 되는 현상." 데이터의 통계적 특성이 시간이 지남에 따라 변하여, 과거에 학습된 모델의 예측 성능이 실시간으로 하락하는 리스크를 의미한다.
@@ -25,5 +25,5 @@ last_reinforced: 2026-04-20
- 개념 드리프트와 데이터 드리프트(Data Drift)를 혼동해서는 안 된다. 데이터 드리프트는 입력 데이터($X$)의 분포 변화이고, 개념 드리프트는 입력과 출력의 관계($P(Y|X)$) 자체가 변하는 것이다. 개념 드리프트가 발생하면 모델의 '로직' 자체가 유효하지 않게 되므로 훨씬 더 위험하다.
## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: [[MLOps]] , Model Collapse (모델 붕괴 현상)
- Comparison: [[Data Distillation (데이터 증류)]]
- Related: [[MLOps|MLOps]] , Model Collapse (모델 붕괴 현상)
- Comparison: [[Data Distillation (데이터 증류)|Data Distillation (데이터 증류)]]