Drift Detection wird umgesetzt, indem die aktuellen Eingabedaten und Modellvorhersagen kontinuierlich mit den Daten aus dem Training verglichen werden. Dabei wird geprüft, ob sich Verteilungen, Wertebereiche oder Muster deutlich verändern.

Typisch sind statistische Tests oder Schwellenwerte, die Abweichungen automatisch erkennen und melden. Wird eine relevante Veränderung festgestellt, kann ein Retraining angestoßen oder eine genauere Analyse durchgeführt werden. So wird verhindert, dass das Modell schleichend an Qualität verliert.