Jaké problémy jsou při A/B testování ML modelů (smyčka zpětné vazby tréninkových dat)?

Při provádění A/B testů ML modelů je jedním z klíčových problémů zpětná vazba, kdy data shromážděná po zavedení modelu ovlivňují další učení a mohou zkreslovat výsledky. K tomu dochází, pokud model ovlivňuje chování uživatelů a nová data shromážděná s ohledem na toto chování jsou používána k přeškolení modelu.

Hlavní problémy:

• Posun dat: model může zesílit své vlastní chyby, protože nová data nejsou nezávislá.
• Ztráta rozmanitosti dat: model vidí pouze určitý segment chování uživatelů.
• Těžkosti při hodnocení skutečné účinnosti modelu, protože data závisí na předchozích verzích modelu.

Pro řešení se používají metody izolace dat, kontrolní skupiny, stejně jako periodické přehodnocení a aktualizace dat bez vlivu modelu.