Ситуація, коли ті самі features обчислюються по-різному під час тренування і в production, через що модель бачить інші дані ніж ті, на яких навчалась

Різниця у продуктивності моделі при обробці коротких і довгих вхідних послідовностей

Затримка між навчанням моделі на нових даних і її деплоєм у production-середовище

Розбіжність між якістю моделі на тренувальній і тестовій вибірках, яка свідчить про overfitting

Відхилення реальних вхідних даних від розподілу тренувальної вибірки через зміну поведінки користувачів