Aké problémy sú pri A/B testovaní ML modelov (cyklus spätnej väzby tréningových dát)?

Pri vykonávaní A/B testov ML modelov je jedným z kľúčových problémov spätná väzba, keď údaje zozbierané po zavedení modelu ovplyvňujú ďalšie učenie a môžu skresliť výsledky. To sa deje, ak model ovplyvňuje správanie používateľov a nové údaje, ktoré zohľadňujú toto správanie, sa používajú na opätovné trénovanie modelu.

Hlavné problémy:

• Posun údajov: model môže zosilniť svoje vlastné chyby, pretože nové údaje nie sú nezávislé.
• Strata rozmanitosti údajov: model vidí iba určitý segment správania používateľov.
• Ťažkosti pri hodnotení skutočnej účinnosti modelu, pretože údaje závisia od predchádzajúcich verzií modelu.

Na riešenie sa používajú metódy izolácie údajov, kontrolné skupiny, ako aj periodické prehodnotenia a aktualizácie údajov bez vplyvu modelu.