Risikoklassifizierung
Wie du gelernt hast, gibt es bei der Modell-Governance keine One-size-fits-all-Lösung.
Da jede zusätzliche Kontrolle das Projekt verlangsamen und die Endkosten des ML-Services erhöhen kann, solltest du sie nur dort einsetzen, wo sie wirklich nötig ist.
Einer der ersten Schritte in diesem Prozess ist, das betreffende Modell in die passende Risikokategorie einzuordnen.
Ob du drei Risikokategorien (niedrig, mittel, hoch), fünf oder zehn verwendest – in der Regel ordnen wir Modelle anhand von zwei Fragen zu, nämlich:
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<Kurs>MLOps-Bereitstellung und Lebenszyklus</Kurs>Interaktive praktische Übung
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