Latence

Vous avez appris un terme important appelé « latence de vérification ».

Quand la latence de vérification se compte en mois, votre seule option est de vous tourner vers la surveillance des données d'entrée comme moyen indirect de détecter à temps la détérioration du modèle.

Imaginez maintenant que vous créez une application basée sur le ML qui prédit les cours boursiers à partir de données recueillies sur divers portails de nouvelles et API sur Internet. Chaque fois que vous faites une prédiction, la vérité terrain est disponible en quelques secondes.

Est-ce qu'il est quand même pertinent de mettre en place une surveillance des données d'entrée dans ce cas d'utilisation?