Modellüberwachung
Kontinuierliche Verfolgung der Leistung, der Datendrift und der Betriebsmetriken eines KI-Modells, um Beeinträchtigungen oder neu auftretende Risiken zu erkennen.
Definition
Live-Observability-Pipelines erfassen Kennzahlen — Genauigkeit, Latenz, Abweichung der Eingabeverteilung, Fairness-KPIs und Fehlerraten — und vergleichen sie mit den Basisschwellenwerten. Automatisierte Warnmeldungen werden ausgelöst, wenn Anomalien auftreten. Die Unternehmensleitung definiert, was überwacht werden soll, Warnschwellenwerte, Eskalationsverfahren und Auslöser für Umschulungen und protokolliert alle Überwachungsdaten zu Auditzwecken.
Real-World Example
Ein E-Commerce-Empfehlungsmodell verfolgt täglich die Klickraten und den Anstieg der Nutzerdemografie. Wenn die Klickrate um mehr als 5% sinkt oder der demografische Anstieg unterschiedlich ist, wird eine Warnung an das Data Science Ops-Team gesendet, das Probleme mit der Datenpipeline untersucht oder eine Neuschulung des Modells einleitet, um die Leistung wiederherzustellen.
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