AI Monitoring & Observability: Metriken über Accuracy hinaus

Kernaussage: Um AI-Modelle effektiv zu überwachen und zu optimieren, sollte die Beobachtung nicht nur auf die Modellgenauigkeit beschränkt werden. Vielmehr ist es unerlässlich, verschiedene Metriken zu berücksichtigen, um ein umfassendes Bild der Modellleistung und des Systemverhaltens zu erhalten.

Typische Fehler in der AI-Überwachung

1. Fokus ausschliesslich auf Genauigkeit: Viele KMUs machen den Fehler, sich ausschliesslich auf die Genauigkeit (Accuracy) eines Modells zu konzentrieren. Dies kann zu Fehleinschätzungen führen, insbesondere wenn das Modell mit unausgewogenen Datensätzen arbeitet. Bei einem Datensatz mit stark unterschiedlichen Klassenverteilungen kann ein Modell eine hohe Genauigkeit erzielen, indem es die Mehrheitsklasse bevorzugt und ignoriert, wie gut die Minderheitsklasse vorhergesagt wird.

Korrektur: Ergänzen Sie Accuracy durch Metriken wie Präzision, Recall und F1-Score, um ein ausgewogenes Bild der Modellleistung zu erhalten. Dies ist besonders wichtig bei Aufgaben mit ungleichen Klassenverteilungen, da durch diese Metriken die verschiedenen Aspekte der Vorhersageleistung adressiert werden.

1. Ignorieren von Latenz und Rechenleistung: Ein AI-Modell kann hohe Vorhersagegenauigkeit erreichen, aber dabei so ressourcenintensiv sein, dass es in einer produktiven Umgebung unpraktisch ist. Oft wird die Modelllatenz übersehen, also die Zeit, die ein Modell benötigt, um eine Entscheidung zu treffen. Dies kann die Nutzererfahrung und die Anwendbarkeit des Modells drastisch beeinträchtigen.

Korrektur: Überwachen Sie die Vorhersagelatenz und die genutzte Rechenleistung parallel zu den Leistungsmessungen des Modells. Durch das Einführen von Benchmarks und kontinuierliches Monitoring können potenzielle Flaschenhälse identifiziert und adressiert werden.

1. Vernachlässigung der Daten- und Modell-Drift: Modelle, die in einer statischen Umgebung gut funktionieren, sind möglicherweise nicht mehr adäquat, wenn sich die Eingabedaten über die Zeit ändern. Viele KMUs übersehen das Phänomen der Drift, bei dem sich die statistischen Merkmale der Daten verschieben, was die Modellleistung beeinträchtigen kann.

Korrektur: Implementieren Sie kontinuierliches Monitoring für Daten- und Modell-Drift. Verwenden Sie Drift-Erkennungswerkzeuge oder Statistiken, um Veränderungen in den Input-Daten und den resultierenden Modellvorhersagen zu identifizieren. So können notwendige Anpassungen oder Retrainings initiiert werden, bevor die Performance merklich leidet.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analyse und Erfassung zusätzlicher Metriken: Starten Sie damit, zusätzliche Metriken wie Precision, Recall und F1-Score für Ihre bestehenden Modelle zu erfassen. Stellen Sie sicher, dass diese Informationen regelmässig aktualisiert werden, um Echtzeiteinblicke in die Modellleistung zu erhalten.
2. Implementierung von Monitoring-Tools: Integrieren Sie Tools zur Überwachung der Latenz- sowie der Rechenleistungs-Metriken. Testen Sie verschiedene Lösungen und bestimmen Sie, welche am besten zu Ihren betrieblichen Anforderungen passen. Dies erleichtert die Identifikation potenzieller Engpässe.
3. Einführen eines Drift-Überwachungssystems: Richten Sie innerhalb der nächsten Wochen ein System ein, das kontinuierlich die Datenströme für Anzeichen von Drift überwacht. Überprüfen Sie regelmässig die Resultate und führen Sie bei Bedarf ein Retraining der Modelle durch, um eine hohe Modellperformance aufrechtzuerhalten.

Durch die Berücksichtigung dieser weiteren Metriken kann die Effektivität und Effizienz Ihrer AI-Projekte deutlich gesteigert werden. Diese Schritte helfen sicherzustellen, dass Ihre Modelle nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch gut aufgestellt sind.