Einführung in maschinelles Lernen und Modellüberwachung
- Erläuterung der Rolle der Modellüberwachung im Lebenszyklus des maschinellen Lernens
- Wichtige Konzepte: Modellabweichung, Leistungsabnahme und Monitoring in Echtzeit
- Nachvollziehen, wie kontinuierliche Überwachung stabile und leistungsfähige ML-Modelle sicherstellt
Leistungsüberwachung von ML-Modellen
- Strategien zur Überwachung der Modellleistung während der Zeit
- Kernmetriken (KPIs) für die Überwachung: Genauigkeit, Präzision und Rückruf
- Werkzeuge und Frameworks zur Automatisierung der Modellüberwachung
Umgang mit Modellabweichungen und Verzerrungen
- Erkennen und Anpassen von Modellabweichungen in Produktionsumgebungen
- Verständnis von Konzeptabweichungen und effizientes Umlernen von Modellen
- Methoden zur Erkennung und Beseitigung von Verzerrungen in Maschinenlernmodellen
Echtzeit-Monitoring und Feedbacksysteme
- Implementierung von Echtzeitüberwachung zur Modellverhaltensanalyse in Produktion
- Etablierung von Feedbackschleifen zur Datensammlung und Performanceverbesserung
- Technologien zur Alarmierung und Maßnahmenbewertung bei Modellanomalien
Produktionsbereitschaft und Wartung von ML-Modellen
- Best Practices für die nachhaltige Wartung von ML-Modellen nach der Bereitstellung
- Strategien für A/B-Tests und Versionierung in Live-Umgebungen
- Automatisierung von Modellupdates und Rollbacks zur Sicherstellung der Modellstabilität