Przeciwdziałanie starzeniu się modelu w potokach uczenia maszynowego

Niezawodność modelu w uczeniu maszynowym zależy nie tylko od jego wydajności, ale też od takich czynników jak dane, środowisko, opóźnienia i szybkość działania. Trzy ważne rodzaje testów niezawodności modelu to: testy jednostkowe, testy integracyjne i testy dymne. Starzenie się modelu (ang. model staleness) następuje wtedy, gdy jego wydajność spada w czasie wskutek zmian w danych lub środowisku.

Pytanie: Które z poniższych działań mogą pomóc w przeciwdziałaniu starzeniu się modelu? (Zaznacz wszystkie właściwe odpowiedzi)