Modelldrift
Definition
Modelldrift bezeichnet relevante Veränderungen gegenüber der erwarteten Betriebsgrundlage eines Modells.
Eine relevante Veränderung von Eingaben, Beziehungen oder Leistung eines produktiven Modells gegenüber der erwarteten Betriebsgrundlage.
Einfach erklärt
Wie eine eingeübte Planung, die nicht mehr zur veränderten Umgebung passt; einzelne Schwankungen reichen als Diagnose nicht aus.
Warum das im Alltag wichtig ist
Hilft, Modellqualität, Grenzen und technische Entscheidungen realistisch einzuordnen.
Beispiel aus dem Mittelstand
Die Fehlerquote einer Nachfrageprognose steigt nach Sortiments- und Marktänderungen.
Grenzen und Fallstricke
- Jede Schwankung als Drift melden oder nur Eingabedrift ohne Leistungsbezug beobachten.
Entstehung & Geschichte
Driftüberwachung wurde mit produktiven ML-Systemen zu einer Kernaufgabe des Modellrisikomanagements.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Fach- und Betriebsteam überwachen Eingaben und Leistung mit festgelegten Schwellen. Bei Auffälligkeiten prüfen sie Daten- und Umfeldänderungen, bevor sie Anpassung oder erneutes Training entscheiden.
Häufige Fragen
Was bedeutet Modelldrift?
Eine relevante Veränderung von Eingaben, Beziehungen oder Leistung eines produktiven Modells gegenüber der erwarteten Betriebsgrundlage.
Welche Fehler sollte man vermeiden?
Jede Schwankung als Drift melden oder nur Eingabedrift ohne Leistungsbezug beobachten.
Quellen
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
Redaktionell geprüft am: