Traiter l'obsolescence des modèles dans les pipelines de Machine Learning

La fiabilité d'un modèle en Machine Learning ne dépend pas seulement de sa performance, mais aussi de facteurs comme les données et l'environnement, la latence et la rapidité du modèle. Trois types de tests importants pour la fiabilité sont les tests unitaires, les tests d'intégration et les tests de démarrage (smoke tests). L'obsolescence d'un modèle survient lorsque sa performance diminue avec le temps en raison de changements dans les données ou l'environnement.

Question : Quelles actions suivantes peuvent aider à traiter l'obsolescence d'un modèle ? (Sélectionnez toutes les réponses qui s'appliquent)