Praxisbericht: Ist mein Modell reif für die Produktion?

Für ein Industrieunternehmen ist es mühsam, KI-Modelle in die Produktion zu bringen. Es beinhaltet alle Arten von Interaktionen, organisatorischen Barrieren und menschlichen Beziehungen. Hat das Unternehmen ein technisches Framework erstellt, muss der KI-Modelllebenszyklus eingerichtet werden. Eine Modellüberwachung kann helfen, den Geschäftswert, den KI generieren kann, aufrechtzuerhalten.

• Aber wie kann ein Team während des gesamten Entwicklungszyklus entscheiden, wann ein Modell reif genug ist, um in Serie zu gehen?
  
• Welche Phasen umfasst dieser Prozess?
  
• Gibt es ein klares Setup für eine solche Entscheidung?
  
• Welche Risiken bestehen beim Einsatz von Modellen mit unzureichender Reife?
  
• Wie verhindern wir, dass ein Data Scientist zu viel an der Wissenschaft und weniger an den Daten – oder dem Wert – arbeitet?
  

Der Talk beleuchtet diese Fragen aus der Perspektive des Reifenherstellers mit seiner spezifischen Erfahrung, KI in den Herstellungsprozess und die Servicebereitstellung einzubringen.