ML modellerinin A/B testlerinde hangi sorunlar vardır (eğitim verisi geri bildirim döngüsü)?

ML modelleriyle A/B testleri yaparken, temel sorunlardan biri geri bildirim döngüsüdür; modelin uygulanmasından sonra toplanan veriler, sonraki eğitimleri etkiler ve sonuçları çarpıtabilir. Bu, modelin kullanıcı davranışlarını etkilediği ve bu davranışlar dikkate alınarak toplanan yeni verilerin modeli yeniden eğitmek için kullanıldığı durumlarda olur.

Ana sorunlar:

• Veri önyargısı: model, yeni veriler bağımsız olmadığı için kendi hatalarını artırabilir.
• Veri çeşitliliğinin kaybı: model sadece belirli bir kullanıcı davranış segmentini görür.
• Modelin gerçek etkinliğinin değerlendirilmesinde zorluklar, çünkü veriler önceki model sürümlerine bağlıdır.

Çözüm için veri izolasyonu yöntemleri, kontrol grupları ve modelin etkisi olmadan periyodik yeniden değerlendirmeler ve veri güncellemeleri kullanılır.