🎯 Почему нужно повторно обучать модели

Повторное обучение модели помогает улучшать ее производительность с учетом новых данных

Почему это важно
📉 Концептуальные изменения: распределение данных в реальном мире часто меняется, что приводит к ухудшению производительности модели.
📊 Новые закономерности: появление новых признаков в данных, которые модель должна учитывать.
⚙️ Оптимизация производительности: когда становится доступно больше размеченных данных, повторное обучение помогает повысить точность и уменьшить переобучение.

Типы повторного обучения
🔁 Запланированное обучение: периодическое повторное обучение модели (например, ежемесячно).
⏱️ Обучение по триггеру: инициация повторного обучения при определенных условиях, например, при снижении точности модели или значительном изменении распределения данных.
♻️ Непрерывное обучение: постоянное обновление модели по мере появления новых данных (инкрементальное обучение).

👀 Подробнее о том, когда пора обновлять ML-модели читайте в статье