Une entreprise utilise Amazon SageMaker Model Monitor et détecte une dérive des données qui dépasse le seuil configuré. Elle souhaite éviter que cela n'affecte les prédictions du modèle. Quelle action devrait-elle entreprendre ?

La dérive des données signifie que la distribution des données d'entrée a changé au fil du temps, ce qui peut rendre les prédictions d'un modèle obsolètes ou inexactes. Pour éviter que cela n'affecte les prédictions, la solution la plus efficace est de ré-entraîner le modèle avec des données plus récentes qui reflètent la nouvelle distribution. Redémarrer le point de terminaison SageMaker AI ne résoudrait pas le problème sous-jacent de la dérive des données. Ajuster la sensibilité de la surveillance pourrait aider à détecter la dérive plus tôt ou plus tard, mais ne la corrige pas. Mettre en place le suivi des expériences est utile pour la gestion du cycle de vie du modèle, mais ne résout pas directement la dérive des données.