模型退化（Model Degradation）是指在人工智能模型部署后，其性能随时间推移或环境变化而逐渐下降的现象。这种退化通常源于数据漂移（数据分布发生变化）或概念漂移（目标变量与特征间关系改变），导致模型在预测新数据时准确率降低、误差增加，从而影响系统整体效果。
在AI产品开发的实际落地中，模型退化是产品经理必须高度关注的风险因素。忽视这一问题可能导致用户体验恶化、业务指标下滑，因此产品设计需集成监控机制，如实时性能评估、退化警报系统和定期模型再训练。通过持续维护模型生命周期，产品经理能确保AI解决方案的长期可靠性与竞争力。
免费资料
请填写下表，我们将免费为您寄送考试大纲和课程学习资料（电子版）。