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Vorhersagende KIs sicher in Produktion bringen und erneuern

Derzeit werden zahlreiche Pilotentwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz gestartet. Echtdaten unterscheiden sich oft von Datensätzen in Entwicklungsumgebungen. Daher ist eine Angleichung jener Daten für Vorhersagesysteme besonders relevant, um diese sukzessive in gleichbleibender Qualität in die Produktion zu überführen. Klassifikations- und Regressionsmodelle verbessern sich mit steigender Datenqualität und neue Ansätze wollen evaluiert und Implementierungsdetails geändert werden. Alles das soll in modernen analytischen Architekturen immer öfter möglich sein, ohne die Abläufe des Produktionssystems zu stören.

Bis vor kurzem war das eine schwierige Aufgabe und die geschätzte Leistung der Datenmodelle aus der Entwicklung war lediglich bedingt auf das Produktionssystem übertragbar. Mit der Rendezvous-Architektur ist es erstmals möglich, Datenmodelle in Produktion zu testen, ohne den Gesamtbetrieb zu stören, und gleichzeitig Echtdaten für die weitere Verbesserung nachfolgender Produktionsmodelle zu sammeln.

Vor ein paar Jahren gab es für analytische Projekte nur wenige erprobte Vorgehensweisen. Zu diesem…