Un modelo de ML en producción que ha estado cumpliendo los objetivos de repente muestra un rendimiento degradado y cae por debajo de los umbrales. ¿Cuál es una causa probable de esta caída repentina del rendimiento?

La deriva en la distribución de datos de producción (data drift) es una causa probable porque significa que las características de los datos de entrada que el modelo está recibiendo en producción han cambiado significativamente con respecto a los datos con los que fue entrenado. Esto hace que las predicciones del modelo sean menos precisas y su rendimiento se degrade. La falta de datos de entrenamiento es una limitación inicial que afectaría el rendimiento desde el principio, no una caída repentina en un modelo que ya cumplía objetivos. Las restricciones de recursos de cómputo podrían ralentizar las inferencias o causar errores, pero no necesariamente degradar la precisión del modelo en sí. El sobreajuste del modelo resultaría en un buen rendimiento en los datos de entrenamiento y un rendimiento pobre en datos nuevos o de validación, lo cual se detectaría antes de la puesta en producción o se manifestaría de forma más gradual.