Los datos evolucionan con el tiempo, causando un cambio en las distribuciones e interpretación de los datos y una correspondiente degradación en el rendimiento del modelo. El Detector de Deriva utiliza un método de aprendizaje incremental, en el cual cada instancia entrante vuelve a entrenar el modelo. La solución detecta derivas en la salida del modelo, proporcionando información útil con respecto a los datos y el comportamiento del modelo. Esto ayuda a las empresas a identificar la degradación en el rendimiento del modelo y la necesidad de reentrenamiento.