Continuous Training (Sürekli Eğitim)
Continuous Training (Sürekli Eğitim), makine öğrenimi modellerinin üretim ortamında yeni veriler geldikçe otomatik olarak yeniden eğitilmesini sağlayan MLOps pratiğidir. Geleneksel yaklaşımda model bir kez eğitilir ve sabit kalır; ancak gerçek dünyada veriler değiştiği için model performansı zamanla bozulur. Continuous Training bu sorunu çözmek için modeli periyodik olarak veya tetikleyici koşullar altında otomatik yeniden eğitim döngülerine sokar.
Continuous Training, yazılım geliştirmedeki Sürekli Entegrasyon (Continuous Integration / CI) kavramından ilham alır. Nasıl ki yazılım CI sistemleri her kod değişikliğinde otomatik derleme ve test çalıştırıyorsa, CT sistemleri de yeni eğitim verisi geldiğinde otomatik model eğitimi ve değerlendirmesi çalıştırır.
CT'nin iki ana tetikleme stratejisi vardır: Zaman tabanlı (time-based) strateji sabit aralıklarla yeniden eğitim çalıştırır — günlük, haftalık veya aylık. Olay tabanlı (event-based) strateji ise belirli koşullar gerçekleştiğinde tetiklenir: örneğin data drift tespiti, model performans metriklerinin belirli eşiğin altına düşmesi veya eğitim veri setinin boyutunun belli bir miktara ulaşması.
Pipeline mimarisi açısından CT şunları içerir: veri toplama ve doğrulama, özellik mühendisliği, model eğitimi, otomatik değerlendirme ve karşılaştırma, onay mekanizması (challenger/champion modeli), güvenli dağıtım (canary veya blue-green). Bu adımların her biri otomasyon yönetim araçları (Vertex AI Pipelines, Kubeflow, MLflow) tarafından orkestre edilir.
Continuous Training ile Continuous Learning arasındaki fark önemlidir: CT periyodik yeniden eğitim (tüm model sıfırdan ya da fine-tune) anlamına gelirken, Continuous Learning (online learning) her yeni gözlem sonrası modelin parametrelerini gerçek zamanlı güncellediği daha karmaşık bir yaklaşımdır.