Machine Learning パイプラインにおけるモデルの陳腐化への対処

Machine Learning におけるモデルの信頼性は、性能だけでなく、データや環境、レイテンシ、モデルの速度といった要素も含みます。モデルの信頼性を高めるうえで重要なテストには、ユニットテスト、統合テスト、スモークテストの3種類があります。モデルの陳腐化は、データや環境の変化により時間の経過とともにモデルの性能が低下することを指します。

質問：次のうち、モデルの陳腐化に対処できる行動はどれですか？（該当するものをすべて選択）