Какие проблемы при A/B-тестах ML-моделей (training data feedback loop)?

При проведении A/B-тестов ML-моделей одной из ключевых проблем является feedback loop, когда данные, собранные после внедрения модели, влияют на последующее обучение и могут искажать результаты. Это происходит, если модель влияет на поведение пользователей, а новые данные, собранные с учетом этого поведения, используются для переобучения модели.

Основные проблемы:

• Смещение данных: модель может усиливать свои собственные ошибки, так как новые данные не независимы.
• Потеря разнообразия данных: модель видит только определённый срез пользовательского поведения.
• Трудности в оценке реальной эффективности модели, так как данные зависят от предыдущих версий модели.

Для решения используют методы изоляции данных, контрольные группы, а также периодическую переоценку и обновление данных без влияния модели.