部署在網站上的房地產價格預測模型準確度逐漸下降。工程師需要改進模型，並在未來效能下降時自動收到警示。哪種方法能同時滿足這兩種需求？

此選項同時解決了模型準確度下降和未來效能監控的需求。增量訓練（或稱持續訓練）是更新模型以適應新資料和資料漂移的有效方法，有助於提高模型準確度。Amazon SageMaker Model Monitor 則能自動監控生產環境中模型的資料品質、模型偏差和模型效能，並在偵測到問題時發送通知，確保工程師能及時發現並處理未來的效能下降。 其他選項的不足之處： Amazon SageMaker Model Governance 是一個更廣泛的框架，不直接用於自動調整超參數或監控模型效能。 Amazon SageMaker Debugger 主要用於訓練期間偵測模型訓練問題，而非生產環境中的模型效能監控。 僅使用最近幾個月的資料重新訓練模型可能無法充分利用歷史資料，且未提供自動監控和警示機制。