How are production ML systems typically handling distribution shift over time? [D]

En 3 lignesDiscussion sur la gestion de la dérive de distribution dans les systèmes ML en production. Les approches couvertes incluent le réentraînement continu (intervalles fixes ou déclenché), la surveillance en ligne de la dérive, les modèles fantômes et l'examen humain. L'auteur note que les contraintes opérationnelles dominent souvent les décisions techniques.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain