Überwachung von Machine-Learning-Konzepten

Konzepte zur Überwachung des maschinellen Lernens

Modelle für maschinelles Lernen beeinflussen immer mehr Entscheidungen in der echten Welt. Diese Modelle müssen überwacht werden, um Ausfälle zu vermeiden und sicherzustellen, dass sie deinem Unternehmen einen geschäftlichen Mehrwert bieten. In diesem Kurs lernst du die grundlegenden Konzepte zum Aufbau eines robusten Überwachungssystems für deine Modelle in der Produktion kennen.

Entdecke den perfekten Monitoring-Workflow

Der Kurs fängt damit an, wo man mit der Überwachung in der Produktion anfangen sollte und wie man die Prozesse drum herum aufbaut. Wir zeigen dir anhand von Beispielen aus der Praxis, wie du Probleme erkennst, die Ursachen findest und sie löst.

Entdecke die Herausforderungen bei der Überwachung von Modellen in der Produktion

Ein Modell in der Produktion einzusetzen, ist nur der Anfang vom Modelllebenszyklus. Auch wenn es während der Entwicklung gut läuft, kann es wegen ständig wechselnder Produktionsdaten schiefgehen. In diesem Kurs schaust du dir an, wie schwierig es ist, die Leistung eines Modells zu überwachen, vor allem wenn es keine Referenzwerte gibt.

Verstehe genau, was Kovariatenverschiebung und Konzeptdrift bedeuten

Der letzte Teil dieses Kurses dreht sich um zwei Arten von stillen Modellfehlern. Du wirst die verschiedenen Arten von Kovariatenverschiebungen und Konzeptdrift, ihren Einfluss auf die Modellleistung sowie deren Erkennung und Vermeidung im Detail verstehen.