Verfolgen Sie die Modellleistung. Erhalten Sie Warnmeldungen, wenn die Modellgenauigkeit und Datenkonsistenz abweicht.
Unter Modelldrift versteht man die Verschlechterung der Modellleistung aufgrund von Änderungen der Daten und Beziehungen zwischen Eingabe- und Ausgabevariablen. Es ist relativ üblich, dass sich die Modelldrift im Laufe der Zeit oder manchmal auch plötzlich negativ auf ein Unternehmen auswirkt. Um Drifts effektiv zu erkennen und abzumildern, 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 die Metriken kontinuierlich und lassen Sie sich bei Abweichungen in der Genauigkeit und Datenkonsistenz warnen.
- Setzen Sie Ziele und verfolgen Sie diese während der Entwicklung, Validierung und Bereitstellung.
- Vereinfachen Sie die Schritte zur Ermittlung von Geschäftsmetriken, die von der Modellabweichung betroffen sind.
- Minimieren Sie die Auswirkungen der Modellverschlechterung durch automatisierte Driftüberwachung.
Ankündigung des Starts von watsonx.ai – Das völlig neue, auf Unternehmensniveau arbeitende AI Studio, das traditionelles maschinelles Lernen mit neuen, auf Foundation Models basierenden generativen KI-Funktionen verbindet
Kennen Sie die Auswirkungen von Modelldrift.
Erfahren Sie, wie Sie Drift in KI-Modellen erkennen können.
Erfahren Sie, wie die Driftüberwachung funktioniert und was dahinter steckt.
Verschaffen Sie sich einen technischen Überblick über die Modellvalidierung und -überwachung.
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