ML modellərinin A/B testlərində hansı problemlər var (tərbiyə məlumatlarının geribildirim döngüsü)?

ML modelləri ilə A/B testləri apararkən, əsas problemlərdən biri geribildirim döngəsidir; modelin tətbiqindən sonra toplanan məlumatlar növbəti təlimə təsir edir və nəticələri poza bilər. Bu, model istifadəçi davranışlarına təsir etdikdə və bu davranış nəzərə alınaraq toplanan yeni məlumatlar modelin yenidən təlimində istifadə olunduqda baş verir.

Əsas problemlər:

• Məlumatların meyliliyi: model öz səhvlərini gücləndirə bilər, çünki yeni məlumatlar müstəqil deyil.
• Məlumatların müxtəlifliyinin itirilməsi: model yalnız istifadəçi davranışlarının müəyyən bir seqmentini görür.
• Modelin real effektivliyini qiymətləndirməkdə çətinliklər, çünki məlumatlar əvvəlki versiyalara bağlıdır.

Bunun üçün məlumatların izolasyonu metodları, nəzarət qrupları və modelin təsirindən kənar dövri yenidən qiymətləndirmələr və məlumatların yenilənməsi istifadə olunur.