Modell-Neutraining
Der Prozess der Aktualisierung eines KI-Modells mit neuen oder aktualisierten Daten, um die Leistung und die Einhaltung der Vorschriften aufrechtzuerhalten, während sich die Datenverteilung weiterentwickelt.
Ein geplanter oder auslösender Pipeline, der neue, gekennzeichnete Daten (z. B. jüngste Transaktionen) aufnimmt, das Modell mit aktualisierten Parametern neu trainiert, gegen aktuelle Benchmarks validiert und die neue Version bereitstellt. Die Governance definiert die Häufigkeit des Neutrainings, Genehmigungsschranken (automatisierte Tests, Validierungsprüfungen), Rückfallprotokolle und Dokumentationsanforderungen, um kontrollierte Aktualisierungen zu gewährleisten.
Das Nachfrageprognosemodell eines Logistikunternehmens wird monatlich auf Basis der Versanddaten der letzten 90 Tage neu trainiert, führt automatisierte Validierungen (Genauigkeit, Drift, Fairness) durch und setzt das aktualisierte Modell während der verkehrsarmen Stunden ein. Wenn die Kennzahlen nach dem Einsatz abfallen, stellt das System die vorherige Version wieder her.
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