Bir öneri modeli başlangıçta müşteri satın almalarını artırmış ancak zamanla etkisi azalmıştır. Dağıtılan model değişmediğine göre, performansı artırmak için ne yapmalısınız?

Modelin performansı zamanla azalıyorsa, bu durum genellikle veri kayması (data drift) veya kavram kayması (concept drift) nedeniyle oluşur. Envanter ve müşteri davranışları dinamik olduğundan, modelin bu değişikliklere uyum sağlaması gerekir. Modeli orijinal veriler ve yeni verilerle periyodik olarak yeniden eğitmek, modelin güncel kalmasını ve performansını korumasını sağlar. Diğer seçenekler neden doğru değil: Modeli sıfırdan yeniden oluşturmak her zaman gerekli değildir ve maliyetli olabilir; mevcut modelin güncellenmesi genellikle yeterlidir. Hiperparametreleri periyodik olarak ayarlamak, veri kayması sorununu doğrudan çözmez. Yalnızca orijinal verileri kullanarak yeniden eğitim, modelin yeni envanter ve müşteri davranışlarını öğrenmesini engeller. Düzenlileştirme (regularization) aşırı uydurmayı (overfitting) önler, ancak veri kaymasını tek başına ele almaz.