Machine Learning Pipelines में Model Staleness से निपटना

मशीन लर्निंग में मॉडल की विश्वसनीयता सिर्फ परफॉर्मेंस तक सीमित नहीं होती. इसमें डेटा और पर्यावरण, latency, और मॉडल की speed जैसे कारक भी शामिल होते हैं. मॉडल विश्वसनीयता के लिए तीन महत्वपूर्ण टेस्ट हैं: यूनिट टेस्ट, इंटीग्रेशन टेस्ट, और स्मोक टेस्ट. मॉडल staleness तब होता है जब डेटा या पर्यावरण में बदलाव के कारण समय के साथ मॉडल का परफॉर्मेंस घटने लगता है.

प्रश्न: निम्न में से कौन-से कदम मॉडल staleness से निपटने में मदद कर सकते हैं? (सभी लागू विकल्प चुनें)