AI Observability
AI Observability beschreibt Konzepte und Praktiken zur Überwachung, Diagnose und Erklärung von KI-/ML-Systemen in Produktion. Sie verbindet Metriken, Logs, Modell‑Signale und Daten‑Drift‑Analysen, um Leistung, Fairness und Robustheit nachzuvollziehen. Ziel ist frühzeitige Fehlererkennung, Ursachenanalyse und kontinuierliche Verbesserung. Die Praxis umfasst Metrikdesign, Monitoring‑Pipelines und Diagnosetools.
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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
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Basisdaten
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Strukturelle Einordnung
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Beziehungen
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