Concept Drift ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Digitale Transformation. Er beschreibt eine Veränderung der Daten oder Muster, die von einem Computer-Modell erkannt werden. Das bedeutet, dass Daten, mit denen eine Maschine oder Software einmal trainiert wurde, sich über die Zeit verändern – sie „driften“.
Stellen Sie sich vor, Sie nutzen eine künstliche Intelligenz, die Kreditkartenbetrug auf Basis bisheriger Transaktionsdaten erkennt. Wenn sich das Verhalten von Betrügern ändert, passen die alten Daten nicht mehr zu den neuen Betrugsversuchen. Die Künstliche Intelligenz erkennt neuartige Betrugsarten irgendwann schlechter – ihr Wissen ist also „veraltet“. Diesen Vorgang nennt man Concept Drift.
Für Unternehmen ist es deshalb wichtig, ihre Datenmodelle regelmäßig zu überprüfen und mit frischen, aktuellen Daten neu zu trainieren. Nur so kann zum Beispiel ein System zur Erkennung von Betrug, Vorhersage von Produkttends oder Analyse von Kundenverhalten zuverlässig bleiben. Concept Drift zu verstehen, ist heute im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz unerlässlich, um digitale Systeme effizient und sicher einzusetzen.
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