Model Feedback Loop
Định nghĩa
Model Feedback Loop là vòng đưa prediction, user outcome, annotation và monitoring signal quay lại training/evaluation để tạo model version tốt hơn.
Cách hiểu bằng lời của tôi
ML platform không kết thúc ở response. Mỗi prediction tạo dữ liệu cho lần train sau; mỗi annotation sửa ground truth; mỗi drift signal cảnh báo pipeline. Platform trưởng thành là hệ thống liên tục tạo model version mới có kiểm soát.