Concept Drift ist ein Begriff aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Digitale Transformation. Er beschreibt eine Ver\u00e4nderung 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 \u00fcber die Zeit ver\u00e4ndern \u2013 sie \u201edriften\u201c. <\/p>\n
Stellen Sie sich vor, Sie nutzen eine k\u00fcnstliche Intelligenz, die Kreditkartenbetrug auf Basis bisheriger Transaktionsdaten erkennt. Wenn sich das Verhalten von Betr\u00fcgern \u00e4ndert, passen die alten Daten nicht mehr zu den neuen Betrugsversuchen. Die K\u00fcnstliche Intelligenz erkennt neuartige Betrugsarten irgendwann schlechter \u2013 ihr Wissen ist also \u201everaltet\u201c. Diesen Vorgang nennt man Concept Drift. <\/p>\n
F\u00fcr Unternehmen ist es deshalb wichtig, ihre Datenmodelle regelm\u00e4\u00dfig zu \u00fcberpr\u00fcfen 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 zuverl\u00e4ssig bleiben. Concept Drift zu verstehen, ist heute im Zeitalter von K\u00fcnstlicher Intelligenz unerl\u00e4sslich, um digitale Systeme effizient und sicher einzusetzen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"