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Model Monitoring und Maintenance Seminar


Model Monitoring und Maintenance Seminar

Über diesen Kurs:

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler, Machine Learning Ingenieure und andere Fachleute, die mit der Überwachung und Wartung von Modellen betraut sind. In diesem Seminar werden die wichtigsten Konzepte und Methoden für die Modellüberwachung und -wartung vermittelt, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle auch nach der Implementierung effektiv und effizient bleiben.

Der Kurs beginnt mit einer Einführung in das Konzept der Modellüberwachung und erläutert die Gründe, warum es wichtig ist, Modelle regelmäßig zu überwachen und zu warten. Anschließend werden verschiedene Techniken zur Überwachung von Modellen vorgestellt, darunter Metriken und Alarme, die auf Abweichungen oder Verschlechterungen in der Leistung des Modells hinweisen.

Darüber hinaus werden bewährte Methoden für die Wartung von Modellen vermittelt, wie z.B. das regelmäßige Aktualisieren von Daten und die Durchführung von Modellretraining. Sie lernen auch, wie Sie mit unerwarteten Ereignissen und Ausfällen umgehen, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle weiterhin zuverlässige Vorhersagen treffen.

Dieser Kurs bietet Ihnen das notwendige Wissen und die praktischen Fähigkeiten, um Modelle erfolgreich zu überwachen und zu warten und somit die Qualität Ihrer Vorhersagen zu verbessern.

Warum sollten Sie diesen Kurs kaufen?

  • Erfahren Sie, wie Sie die Leistung Ihrer Modelle kontinuierlich überwachen und verbessern können.
  • Lernen Sie bewährte Methoden für die Wartung von Modellen, um unerwartete Ausfälle zu vermeiden.
  • Erhalten Sie praktische Fähigkeiten, die Sie in Ihrer beruflichen Tätigkeit anwenden können.
  • Verbessern Sie die Qualität Ihrer Vorhersagen und steigern Sie somit den Erfolg Ihrer Projekte.
Course outline
  • Einführung in das Modell Monitoring und Maintenance
  • Grundlagen der Modellüberwachung
  • Werkzeuge und Techniken für das Modellmonitoring
  • Modellleistungsbewertung
  • Datenqualität und Datenüberwachung
  • Fehleranalyse und Fehlerbehebung in Modellen
  • Automatisierung von Modellwartungsprozessen
  • Ethik und Rechtliches im Modellmonitoring
  • Fallstudien und Best Practices
  • Modellversionierung und Rückverfolgbarkeit
  • Modellanpassung und Rekalibrierung
  • Sicherheit von Modellen und Daten
  • Modellinterpretierbarkeit und Erklärbarkeit
  • Kontinuierliche Verbesserung von Modellen
  • Abschlussprojekt und Zertifizierungsmöglichkeiten
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