Maschinelle Lernsysteme entwerfen

Kapitel 8. Verschiebung der Datenverteilung und Überwachung

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Beginnen wir das Kapitel mit einer Geschichte, die mir ein Geschäftsführer erzählt hat und mit der sich viele Leser/innen identifizieren können. Vor etwa zwei Jahren beauftragte sein Unternehmen eine Beratungsfirma mit der Entwicklung eines ML-Modells, das ihm helfen sollte, den Bedarf an Lebensmitteln für die nächste Woche vorherzusagen, damit es die Vorräte entsprechend auffüllen konnte. Die Beratungsfirma brauchte sechs Monate, um das Modell zu entwickeln. Als das Beratungsunternehmen das Modell übergab, setzte sein Unternehmen es ein und war mit seiner Leistung sehr zufrieden. Endlich konnten sie sich vor ihren Investoren damit brüsten, dass sie ein KI-gestütztes Unternehmen waren.

Ein Jahr später gingen die Zahlen jedoch zurück. Die Nachfrage nach einigen Artikeln wurde ständig überschätzt, was dazu führte, dass die zusätzlichen Artikel ausliefen. Gleichzeitig wurde die Nachfrage nach einigen Artikeln immer wieder unterschätzt, was zu Umsatzeinbußen führte.¹ Anfangs änderte sein Inventurteam die Vorhersagen des Modells manuell, um die festgestellten Muster zu korrigieren, aber schließlich waren die Vorhersagen des Modells so schlecht geworden, dass sie es nicht mehr verwenden konnten. Es gab drei Möglichkeiten: demselben Beratungsunternehmen eine unverschämt hohe Summe für die Aktualisierung ...