# Политика переобучения

## Цель

Спроектировать pipeline с проверками данных, challenger и rollback.

## Теория перед выполнением

- [CI/CD/CT, безопасный rollout и governance](../notes/03_cicd_ct_rollout_governance.md)
- [Drift и delayed labels](../notes/02_drift_observability_delayed_labels.md)

## Что сделать

1. Определить триггеры CT, cooldown, минимальный объём новых labels и бюджет.
2. Нарисовать архитектуру пути `data -> train -> evaluate -> register -> rollout`.
3. Написать псевдокод или конфиг orchestration с идемпотентными стадиями.
4. Задать data-, quality-, slice-, security- и load-gates для challenger.
5. Описать approvals, shadow/canary, остановку rollout и проверенный rollback.
6. Оформить решения и допущения в [отчёте](../../../common/REPORT_TEMPLATE.md).

## Результат

Диаграмма, псевдокод/конфиг и список защитных проверок.

Решение разместите рядом в `solution/`. Не коммитьте большие данные,
веса или секреты.

## Критерии приёмки

- Переобучение не выкатывается автоматически без quality gates.
- Архитектура и псевдокод/конфиг однозначно показывают входы, состояния и владельцев стадий.
- Выводы подтверждаются измерениями и не выходят за пределы эксперимента.

## Вопросы для самопроверки

- Что мешает training loop при постоянном drift?
- Какие gates блокируют обучение, регистрацию и rollout?
- Как delayed labels влияют на promotion и rollback?
- Можно ли восстановить предыдущую совместимую релизную единицу?