Итак, я не смог найти никакой литературы по этому вопросу, но мне кажется, что стоит подумать:
Каковы лучшие практики в обучении и оптимизации моделей, если доступны новые наблюдения?
Есть ли способ определить период / частоту переобучения модели до того, как прогнозы начнут ухудшаться?
Является ли это чрезмерным, если параметры повторно оптимизированы для агрегированных данных?
Обратите внимание, что обучение не обязательно должно быть онлайн. Возможно, вы захотите обновить существующую модель после наблюдения значительных расхождений в более поздних прогнозах.