Überwachung und Wartung
Stabiler Betrieb und fortlaufende Modellpflege
Sobald ein Maschinenlernmodell (ML-Modell) implementiert und in Betrieb genommen wird, ist eine kontinuierliche Überwachung und Wartung seiner Leistung unerlässlich. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da sich die Performance des Modells bei Änderungen in der Datenlandschaft schnell verschlechtern kann.
Um eine potenzielle Verschlechterung der Modellleistung zu verhindern, sollte eine durchgehende Überwachung eingesetzt werden. Diese Überwachung bewertet regelmäßig die Modellperformance, um zu ermitteln, ob ein erneutes Training oder ein Eingriff erforderlich ist. Im Zuge der abschließenden Phase im Lebenszyklus eines ML-Modells werden folgende Kernaktivitäten durchgeführt:
Leistungsüberwachung
Regelmäßige Überwachung und Bewertung der Modellleistung zur frühzeitigen Erkennung von Performance-Einbrüchen oder Anomalien.
Umgebungsüberwachung
Überprüfung und Anpassung an Änderungen in der Software- oder Hardwareumgebung, die die Modellleistung beeinflussen könnten.
Datenvalidierung
Prüfung und Sicherstellung der Qualität und Relevanz der eingehenden Daten, auf denen das Modell basiert.
Feedback-Loop
Einrichtung eines Mechanismus zur Sammlung von Benutzer- oder Systemfeedback zur kontinuierlichen Verbesserung des Modells.
Wartung und Updates
Anpassung des Modells basierend auf Feedback und Performance-Bewertungen, einschließlich möglicher Neukalibrierungen oder vollständiges neues Training.
