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收到：2024年9月22日修订：2024年10月25日接受：2024年11月14日发布：2024年11月30日摘要 - 在生产环境中，机器学习模型经常遇到与培训环境有很大不同的数据和操作条件。这些差异导致各种挑战，例如数据漂移，概念漂移，有害的反馈回路，对抗性攻击，模型故障以及可能在现实世界应用中出现的潜在偏见。模型可解释性在这些环境中也至关重要，因为了解模型如何做出决策对于调试，信任建设和减轻任何可能导致不公平结果的无意偏见是必要的。本文深入探讨了这些挑战，提出了处理它们的有效策略。从行业实践和研究见解中汲取了论文，概述了关键解决方案，例如动态再培训，版本控制，对抗性培训，强大的监视和公平感知到的模型评估，以确保持续的模型绩效和股权绩效和股权后剥夺。
机器学习模型的部署监视
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