Ի՞նչ խնդիրներ կան ML մոդելների A/B թեստերում (ուսուցման տվյալների հետադարձ կապի շղթա):

ML մոդելների A/B թեստերը անցկացնելու ժամանակ հիմնական խնդիրներից մեկը էական է՝ հակադարձ կապի շղթան, երբ մոդելի ներդրման հետո հավաքագրված տվյալները ազդում են հաջորդական ուսուցման վրա և կարող են աղավաղել արդյունքները: Դա տեղի է ունենում, եթե մոդելը ազդում է օգտվողների վարքագծի վրա, և այդ վարքագծի հիման վրա հավաքագրված նոր տվյալները օգտագործվում են մոդելի վերաուսուցման համար:

Հիմնական խնդիրներ՝

• Տվյալների կողմնակալություն՝ մոդելը կարող է ուժեղացնել իր սխալները, քանի որ նոր տվյալները անկախ չեն:
• Տվյալների բազմազանության կորուստ՝ մոդելը տեսնում է միայն որոշակի հատված օգտվողների վարքագծից:
• Իրական արդյունավետության գնահատման դժվարություններ՝ տվյալները կախված են նախորդ տարբերակներից:

Որպես լուծում՝ օգտագործվում են տվյալների առանձնացման մեթոդներ, վերահսկող խմբեր, ինչպես նաև պարբերական վերանայումներ և տվյալների թարմացումներ՝ առանց մոդելի ազդեցության։