Descripción: La detección de deriva es el proceso de identificar cambios en la distribución de datos a lo largo del tiempo. Este fenómeno es crucial en el ámbito del análisis de datos y el aprendizaje automático, ya que los modelos predictivos pueden volverse ineficaces si los patrones de los datos cambian. La deriva puede manifestarse de diversas formas, como la deriva del concepto, donde la relación entre las variables de entrada y salida cambia, o la deriva de la covariancia, que se refiere a cambios en la distribución de las características de entrada. La detección de deriva permite a los analistas y científicos de datos monitorear la estabilidad de sus modelos y ajustar sus estrategias en consecuencia. Esto es especialmente relevante en aplicaciones donde los datos son dinámicos, como en la detección de fraudes, el análisis de mercado y la predicción de fallos en sistemas industriales. La capacidad de identificar y reaccionar ante la deriva es esencial para mantener la precisión y la relevancia de los modelos a lo largo del tiempo, asegurando que las decisiones basadas en datos sigan siendo válidas y efectivas.
