Modelldrift

Unter Modelldrift versteht man die Verschlechterung der Modellleistung aufgrund von Änderungen der Daten und der Beziehungen zwischen Eingabe- und Ausgabevariablen. Es ist relativ üblich, dass sich die Modelldrift im Laufe der Zeit oder manchmal auch plötzlich negativ auf eine Organisation auswirkt. Zur wirksamen Erkennung und Abschwächung von Modellabweichungen können Unternehmen die Modellleistung als Teil der Daten- und KI-Plattform überwachen und verwalten. Dieser integrierte Ansatz für Daten und KI kann Ihnen helfen:

• Verfolgen Sie Metriken kontinuierlich und erhalten Sie Warnungen bei Abweichungen in Bezug auf Genauigkeit und Datenkonsistenz.
• Setzen Sie Ziele und verfolgen Sie diese während der Entwicklung, Validierung und Bereitstellung.
• Vereinfachen Sie die Schritte zur Identifizierung von Geschäftsmetriken, die von Modellabweichungen betroffen sind.
• Minimieren Sie die Auswirkungen der Modellverschlechterung durch die Automatisierung der Driftüberwachung.