Also known as: Training serving Skew
Training-serving skew — это несоответствие между данными, признаками, допущениями или обработкой, используемыми при обучении модели и при ее production serving. Оно может привести к тому, что модель, хорошо работающая при обучении или валидации, будет вести себя плохо после deployment.
The difference between a model's performance during training and that same model's performance during serving.