Millised probleemid esinevad ML-mudelite A/B-testide ajal (treeningandmete tagasiside tsükkel)?

Kui tehakse ML mudeliteid A/B teste, üks peamisi probleeme on tagasiside ahel, kus pärast mudeli kasutuselevõttu kogutud andmed mõjutavad järgmist koolitust ja võivad tulemusi moonutada. See juhtub, kui mudel mõjutab kasutajate käitumist ning uued andmed, mis arvestavad seda käitumist, kasutatakse mudeli uuesti treenimiseks.

Peamised probleemid:

• Andmete kalduvus: mudel võib oma vigu suurendada, kuna uued andmed ei ole sõltumatud.
• Andmete mitmekesisuse kaotus: mudel näeb ainult teatud osa kasutajate käitumisest.
• Tõelise mudeli tõhususe hindamise raskused, kuna andmed sõltuvad eelmistest versioonidest.

Lahenduseks kasutatakse andmete isolatsiooni meetodeid, kontrollgruppe ning perioodilisi uuesti hindamisi ja andmete uuendamist ilma mudeli mõjuta.