Когда и как переобучать модель: по расписанию или по drift-триггеру, и что делать с delayed labels?

Работающая схема — комбинированная: baseline retraining по расписанию (например monthly) плюс внеочередное по триггеру. Триггер двойной: подтверждённый drift и измеримая просадка метрики. Retraining на одном drift жжёт compute и портит calibration. Отдельная проблема — delayed labels: правда известна через 60 дней, качество за последний месяц напрямую не измерить, нужна label-free оценка.