Koji su problemi kod A/B testova ML modela (petlja povratnih informacija trening podataka)?

Када се извршава A/B тестирање ML модела, један од кључних проблема је повратна спирала, када подаци прикупљени након имплементације модела утичу на накнадно учење и могу изазвати изобличење резултата. Ово се дешава ако модел утиче на понашање корисника, а нови подаци прикупљени узимајући у обзир то понашање се користе за поновно учење модела.

Главни проблеми:

• Привид података: модел може појачати своје грешке, јер нови подаци нису независни.
• Губитак разноликости података: модел види само одређени сегмент понашања корисника.
• Тешкоће у процени стварне ефикасности модела, јер подаци зависе од претходних верзија модела.

Решења укључују методе изолације података, контролне групе, као и периодичне поновне процене и ажурирања података без утицаја модела.