Teststrategien für Einsatzbereitschaft und Staleness von ML-Pipelines kategorisieren

Als ML Engineer hast du die Aufgabe, die Zuverlässigkeit deiner Machine-Learning-Pipeline sicherzustellen. Du weißt, dass du dafür nicht nur die Einsatzbereitschaft der Pipeline überwachen musst, sondern auch ihre mögliche Staleness im Zeitverlauf. Die Einsatzbereitschaft der Pipeline ist entscheidend, damit einzelne Komponenten und das Gesamtsystem wie erwartet funktionieren. Staleness hingegen tritt auf, wenn die Leistung eines Modells aufgrund von Änderungen an Daten oder der Umgebung sinkt und dadurch ungenaue Vorhersagen entstehen. Um diese Herausforderungen anzugehen, musst du verschiedene Teststrategien anwenden und die Pipelineleistung genau im Blick behalten.