加强MLOps：掌握模型再训练以实现最佳性能

这篇文章来自Qiita AI，深入探讨了MLOps中模型再训练的关键方面，展示了如何维护和增强预测准确性。它强调了应对数据漂移和概念漂移的积极策略，确保模型保持稳健并提供最大的业务价值。本文提供了关于何时以及如何重新训练模型以获得最佳性能的详细指南。

• •模型再训练是维护MLOps中预测精度的关键。
• •本文详细介绍了不同的再训练触发因素，包括数据漂移、概念漂移和业务事件。
• •讨论了各种数据策略，如完全再训练、增量学习和窗口化，用于模型再训练。