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.
Wie man verantwortungsvolle KI im großen Maßstab aufbaut
Ankündigung des Starts von watsonx.ai - Das völlig neue Enterprise Studio verbindet traditionelles maschinelles Lernen mit neuen, auf Basismodellen basierenden generativen KI-Funktionen
Verstehen Sie die Auswirkungen von Modelldrift.
Erfahren Sie, wie Sie Drift in KI-Modellen erkennen können.
Blicken Sie unter die Oberfläche und erfahren Sie, wie die Driftüberwachung funktioniert.
Machen Sie eine praktische Tour durch die Bewertung und Verwaltung von Modellen.
Verschaffen Sie sich einen technischen Überblick über die Modellvalidierung und -überwachung.