¿Qué problemas existen en las pruebas A/B de modelos ML (bucle de retroalimentación de datos de entrenamiento)?

Al realizar pruebas A/B de modelos de ML, uno de los problemas clave es el ciclo de retroalimentación, cuando los datos recopilados después de implementar el modelo afectan el entrenamiento posterior y pueden distorsionar los resultados. Esto sucede si el modelo influye en el comportamiento de los usuarios, y los nuevos datos recopilados teniendo en cuenta ese comportamiento se utilizan para volver a entrenar el modelo.

Problemas principales:

• Sesgo de datos: el modelo puede amplificar sus propios errores, ya que los nuevos datos no son independientes.
• Pérdida de diversidad de datos: el modelo solo ve un cierto segmento del comportamiento del usuario.
• Dificultad para evaluar la efectividad real del modelo, ya que los datos dependen de versiones anteriores del modelo.

Para solucionar esto, se utilizan métodos de aislamiento de datos, grupos de control, así como reevaluaciones periódicas y actualizaciones de datos sin influencia del modelo.