Phasen eines Machine-Learning-ProjektsUnser BeispielKPIs – Key Performance IndicatorsTrainingErgebnisseInvariantenMLOps – Machine Learning OperationsMonitoring und Drift-Erkennung – die Welt steht nicht stillAnalyse und Interpretation – Was ist das Problem mit unserem Modell?Re-Training …… oder Re-Engineering?Baselines und Fallbacks – Was machen wir, wenn unser Modell versagt?Produktiver EinsatzFazitWeiterführende Links