针对数据分布变化的，基于云的分类器再训练的，具有成本效益的自动化 MLOps 管道

这篇 ArXiv 文章可能介绍了一个新的 MLOps 管道，旨在优化云环境中分类器的再训练，重点关注数据漂移情况下的成本效益。这项研究很可能面向实际应用，并为不断发展的自动化机器学习领域做出贡献。

• •解决了响应不断变化的数据分布而重新训练机器学习模型的挑战。
• •专注于在基于云的 MLOps 管道中优化成本效益。
• •可能提供了一种自动化方法来处理模型重新训练过程。