Додати experiment tracking (MLflow або W&B) та базовий моніторинг prediction distribution (Evidently) — мінімальний захист від непомітної деградації при найнижчих витратах часу

Впровадити Feature Store (Feast) для уникнення training-serving skew

Переписати весь код тренування з Jupyter у production-ready Python пакет з unit тестами

Розгорнути Kubeflow на Kubernetes для повноцінної оркестрації ML-пайплайнів

Побудувати повний CI/CD pipeline з автоматичним retraining при зміні вхідних даних