Fortlaufende Überwachung
Kontinuierliche Verfolgung der Leistung von KI-Systemen, Datenabweichungen, Bias-Metriken und Sicherheitsereignissen, um neue Risiken im Laufe der Zeit zu erkennen und zu beheben.
Definition
Umfasst die Modellüberwachung (Genauigkeit, Abweichung), den Zustand der Datenpipeline (Fehler bei der Aufnahme), Fairnessbewertungen (demografische Ungleichheit) und Sicherheitswarnungen (Erkennung von Eindringlingen). Bei der laufenden Überwachung werden Dashboards, automatische Warnmeldungen und regelmäßige Überprüfungen verwendet. Die Unternehmensleitung schreibt vor, die Deckungsanforderungen zu überwachen, Schwellenwerte zu definieren, Spielpläne für die Reaktion auf Vorfälle zu erstellen und den Aufsichtsbehörden regelmäßig Bericht zu erstatten.
Real-World Example
Eine E-Commerce-Plattform überwacht ihre Empfehlungs-Engine täglich auf Genauigkeitsverluste, Verzerrungen in Benutzersegmenten und Laufzeitfehler. In benutzerdefinierten Dashboards werden alle Metriken angezeigt. Wenn eine Metrik ihren Schwellenwert überschreitet, erhält das ML Ops-Team eine Slack-Warnung und folgt einem vordefinierten Protokoll zur Reaktion auf Vorfälle, um dies zu untersuchen und zu beheben.
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