運用中の精度の低下

正解：C

運用中にデータの傾向が変わって精度が下がる現象をデータドリフトという。

ドリフト：運用中にデータの分布が学習時から変わること。分布の違い（PSIなど）で検知する。

• A

  誤り。過学習は、学習データに合わせすぎて、未知のデータに対する精度が下がること。運用中のデータの変化が原因ではない。

• B

  誤り。勾配消失は、学習のときに誤差逆伝播で勾配が小さくなって学習が進まなくなる現象。

• C

  正しい。データの分布が変わることをデータドリフト、入力と正解の関係そのものが変わることをコンセプトドリフトと呼ぶ。精度を監視して再学習することが大切。

• D

  誤り。次元の呪いは、特徴量の次元が増えると必要なデータ量が急激に増える問題。

学習のポイント：データドリフトとコンセプトドリフトの違いと、運用で行う監視・再学習を押さえる。