Original title: Implementing machine learning model drift detection in fog computing architectures for remote healthcare systems
- リモートヘルスケアシステムでは、患者行動の変化などにより機械学習モデルがドリフト（性能劣化）する可能性がある。
- フォグコンピューティングアーキテクチャにおける機械学習モデルドリフト検出の実装が研究された。
- インフルエンザの症状を診断するモデルを例に、モデルドリフトの問題が検討された。