Warum Ihr ML-Modell im Training funktioniert, aber in der Produktion versagt

Beim Übergang von einem ML-Modell aus dem Labor in die reale Welt stoßen Entwickler häufig auf unerwartete Stolpersteine. Datenlecks, falsche Standardannahmen, sich wandelnde Zielpopulationen und ein Zeitverhalten, das nicht dem entspricht, was man im Training erwartet hat, führen dazu, dass Modelle, die im Testumfeld glänzen, in der Produktion versagen.

Die Erfahrung zeigt, dass ein robustes Produktionssystem nicht nur auf der Qualität der Trainingsdaten, sondern auch auf einer konsequenten Überwachung, regelmäßigen Aktualisierung und einer klaren Definition von Anwendungsfällen basiert. Nur so lassen sich die Kluft zwischen Theorie und Praxis überbrücken und echte Mehrwerte liefern.