ML modellari uchun A/B sinovlarida qanday muammolar bor (o'qitish ma'lumotlari fikr-mulohazasi sikli)?

ML modellari bilan A/B testlarni o'tkazishda, asosiy muammolardan biri feedback loop bo'lib, modelni joriy etgandan so'ng yig'ilgan ma'lumotlar keyingi o'qitishga ta'sir qiladi va natijalarni buzishi mumkin. Bu, agar model foydalanuvchilarning xatti-harakatlariga ta'sir qilsa va bu xatti-harakatlarni hisobga olgan holda yig'ilgan yangi ma'lumotlar modelni qayta o'qitishda ishlatilsa, yuzaga keladi.

Asosiy muammolar:

• Ma'lumotlar yotqizishi: model o'z xatolarini kuchaytirishi mumkin, chunki yangi ma'lumotlar mustaqil emas.
• Ma'lumotlarning xilma-xilligining yo'qolishi: model faqat ma'lum bir foydalanuvchi xatti-harakatlari bo'lakini ko'radi.
• Modelning haqiqiy samaradorligini baholashda qiyinchiliklar, chunki ma'lumotlar avvalgi versiyalariga bog'liq.

Buning uchun ma'lumotlarni ajratish usullari, nazorat guruhlari va model ta'siridan holi bo'lgan davriy baholashlar va ma'lumotlarni yangilash ishlatiladi.