為 ML Pipeline 的可用狀態與陳舊情形分類測試策略

身為一名 ML 工程師，你的任務是確保機器學習 pipeline 的可靠性。你明白，這不僅要監控 pipeline 的可用狀態，也要留意其隨時間可能產生的陳舊情形。Pipeline 的可用狀態很重要，因為要確保個別元件與整體系統都能如預期運作。另一方面，當資料或環境改變而使模型效能下降、預測變得不準時，就會出現陳舊。為了應對這些挑戰，你需要採用多種測試策略，並持續密切觀察 pipeline 的效能。