Model Monitoring
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.
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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
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Basisdaten
Kontext im Modell
Strukturelle Einordnung
Verortung in der Struktur.
Beziehungen
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