Das Phänomen in dynamischen Umgebungen, bei dem sich die statistischen Eigenschaften der Daten oder die zugrunde liegenden Konzepte, die ein KI-Modell gelernt hat, über die Zeit ändern, was zu einer Verschlechterung der Modellleistung führt, wenn es nicht angepasst wird.