Modell-Umschulung
Der Prozess der Aktualisierung eines KI-Modells mit neuen oder aktualisierten Daten, um die Leistung und Konformität auch bei sich ändernden Datenverteilungen aufrechtzuerhalten.
Definition
Eine geplante oder triggerbasierte Pipeline, die neue beschriftete Daten (z. B. aktuelle Transaktionen) aufnimmt, das Modell mit aktualisierten Parametern neu trainiert, anhand aktueller Benchmarks validiert und die neue Version bereitstellt. Die Governance definiert die Häufigkeit der Neuschulung, die Genehmigungspläne (automatisierte Tests, Validierungsprüfungen), die Rollback-Protokolle und die Dokumentationsanforderungen, um kontrollierte Aktualisierungen zu gewährleisten.
Real-World Example
Das Nachfrageprognosemodell eines Logistikunternehmens trainiert die Sendungsdaten der letzten 90 Tage monatlich neu, führt automatische Validierungen durch (Genauigkeit, Abweichung, Fairness) und setzt das aktualisierte Modell außerhalb der Spitzenzeiten ein. Wenn die Messwerte nach der Bereitstellung sinken, wird das System auf die vorherige Version zurückgesetzt.
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