Классификация стратегий тестирования: готовность и устаревание ML-пайплайна

Как ML-инженеру, вам поручено обеспечить надёжность пайплайна машинного обучения. Для этого необходимо отслеживать не только готовность пайплайна, но и его возможное устаревание со временем. Готовность пайплайна важна для того, чтобы отдельные компоненты и вся система в целом работали корректно. Устаревание же происходит тогда, когда качество модели снижается из-за изменений в данных или среде, что приводит к неточным предсказаниям. Чтобы справиться с этими задачами, нужно применять различные стратегии тестирования и постоянно следить за показателями пайплайна.