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Kontinuierliche Überwachung von Machine‑Learning‑Modellen im Produktiveinsatz zur Erkennung von Leistungsabfall, Drift und fehlerhaften Vorhersagen.
Model Monitoring beschreibt die kontinuierliche Überwachung von Machine‑Learning‑Modellen im produktiven Einsatz, um Leistungseinbußen, Daten‑ und Concept‑Drift sowie fehlerhafte Vorhersagen frühzeitig zu erkennen. Es umfasst Metriken, Alarmierung, Explainability‑Checks und Trigger für Retraining sowie Prozesse zur Ursachenanalyse und Governance. Ziel ist eine robuste, nachvollziehbare und wartbare Modellproduktion.
Verfolgt Performance‑Metriken (z. B. AUC, F1) historisch zur Erkennung von Regression.
Misst Veränderungen in Input‑Merkmalverteilungen gegenüber Trainingsdaten.
Überwacht Latenz und Kapazitätsgrenzen der Inferenz‑Infrastruktur.
Produktives Scoring überwacht Verzerrungen, Performance‑Regression und Datenverschiebungen gegenüber Trainingsdaten.
A/B‑Tests kombiniert mit Drift‑Monitoring stellen Relevanz und Nutzersignale sicher.
Sensordaten‑Monitoring erkennt Verteilungsänderungen, die zu Fehlalarmen oder verpassten Ereignissen führen.
Metriken und SLOs definieren (Performance, Drift, Latency).
Telemetrie‑Pipelines für Features, Predictions und Labels einrichten.
Dashboarding, Alerting und Retraining‑Trigger implementieren.
Operational Prozesse für Incident‑Handling und Governance etablieren.