Video: Predictive Analysis – Programmieren in R am Beispiel von Vorhersageanalysen (Level 3) 2025
So sehr Sie es vielleicht auch nicht mögen, Ihr Predictive Analytics-Job ist noch nicht zu Ende, wenn Ihr Modell live geht. Ein erfolgreicher Einsatz des Modells in der Produktion ist keine Zeit zum Entspannen. Sie müssen seine Genauigkeit und Leistung im Laufe der Zeit genau überwachen. Ein Modell tendiert dazu, sich im Laufe der Zeit zu verschlechtern (einige schneller als andere); und von Zeit zu Zeit ist eine neue Infusion von Energie erforderlich, um dieses Modell in Betrieb zu halten. Um erfolgreich zu bleiben, muss ein Modell vor dem Hintergrund neuer Daten und sich verändernder Umstände überarbeitet und neu bewertet werden.
Wenn sich die Bedingungen so ändern, dass sie nicht mehr zum ursprünglichen Training des Modells passen, müssen Sie das Modell neu trainieren, um die neuen Bedingungen zu erfüllen. Zu diesen anspruchsvollen neuen Bedingungen gehören:
- Eine allgemeine Änderung des Unternehmensziels
- Die Einführung von und die Umstellung auf neue und leistungsfähigere Technologien
- Das Aufkommen neuer Trends auf dem Markt
- Nachweis, dass der Wettbewerb aufholen
Ihr strategischer Plan sollte auch darauf achten, wachsam zu bleiben, wenn Sie Ihr Modell aktualisieren und auf die nächste Ebene bringen möchten. Die Aktualisierung Ihres Modells sollte jedoch ein fortlaufender Prozess sein. Sie werden weiterhin Eingaben und Ausgaben anpassen, neue Datenströme integrieren, das Modell für die neuen Bedingungen neu trainieren und seine Ausgaben kontinuierlich verfeinern. Behalten Sie diese Ziele im Auge:
- Halten Sie sich an veränderte Bedingungen durch regelmäßige Umschulungen und Tests des Modells auf dem Laufenden; verbessern Sie es wann immer notwendig.
- Überwachen Sie die Genauigkeit Ihres Modells, um eine Verschlechterung seiner Leistung im Laufe der Zeit zu erkennen.
- Automatisieren Sie die Überwachung Ihres Modells, indem Sie angepasste Anwendungen entwickeln, die die Leistung des Modells dokumentieren und verfolgen.
Die Automatisierung der Überwachung oder die Beteiligung anderer Teammitglieder würde alle Bedenken, die ein Datenwissenschaftler über die Leistung des Modells haben könnte, lindern und die Nutzung der Zeit für alle verbessern.
Die automatisierte Überwachung spart Zeit und hilft Ihnen, Fehler bei der Nachverfolgung der Leistung des Modells zu vermeiden.
