Gérer l’obsolescence des modèles dans les pipelines de Machine Learning

La fiabilité d’un modèle en Machine Learning ne concerne pas uniquement ses performances ; elle dépend aussi des données et de l’environnement, ainsi que de la latence et de la vitesse. Trois types de tests importants pour la fiabilité sont les tests unitaires, les tests d’intégration et les smoke tests. L’obsolescence d’un modèle survient lorsque ses performances se dégradent 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 conviennent)