Какви проблеми има при A/B тестовете на ML модели (цикъл на обратна връзка на обучителните данни)?

При провеждане на A/B тестове на ML модели една от ключовите проблеми е обратната връзка, когато данните, събрани след внедряването на модела, влияят върху последващото обучение и могат да изкривят резултатите. Това се случва, ако моделът влияе върху поведението на потребителите, а новите данни, събрани с оглед на това поведение, се използват за преобучение на модела.

Основни проблеми:

• Изкривяване на данните: моделът може да засили собствените си грешки, тъй като новите данни не са независими.
• Загуба на разнообразие на данните: моделът вижда само определен сегмент от потребителското поведение.
• Трудности при оценката на реалната ефективност на модела, тъй като данните зависят от предишните версии на модела.

За решаване се използват методи за изолиране на данните, контролни групи, както и периодична преоценка и актуализация на данните без влияние на модела.