机器学习模型即使在没有系统故障的情况下也会随着时间的推移而退化，这种现象归因于其训练数据的“过期”。这种衰退发生是因为现实世界的数据分布会演变，使得原始训练数据集的代表性降低。为了对抗这一点，通过更新数据对模型进行持续监控和再训练对于保持性能至关重要。 AI
影响 强调了在现实世界数据不断演变的情况下，持续监控和再训练以保持机器学习模型性能的必要性。
排序理由 文章讨论了机器学习系统中关于数据漂移和模型衰退的一个已知问题，并将其作为对MLOps实践的评论。
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