Classificando estratégias de teste para prontidão e obsolescência de pipelines de ML

Como engenheiro(a) de ML, você foi encarregado(a) de garantir a confiabilidade do seu pipeline de Machine Learning. Você entende que isso exige monitorar não apenas a prontidão do pipeline, mas também sua possível obsolescência ao longo do tempo. A prontidão do pipeline é essencial para garantir que os componentes individuais e o sistema como um todo estejam funcionando como esperado. Por outro lado, a obsolescência ocorre quando o desempenho de um modelo diminui devido a mudanças nos dados ou no ambiente, levando a previsões imprecisas. Para enfrentar esses desafios, você precisa aplicar várias estratégias de teste e acompanhar de perto o desempenho do pipeline.