Die Performance eines KI-Modells ist vorher schwer einschätzbar und muss durch Beobachtungen ermittelt werden. Selbst für Experten ist eine vorherige Einschätzung anhand von Erfahrungswerten schwierig.

Oft werden mehrere Modelle parallel getestet, da zum einen manche Modelle keine geeigneten Ergebnisse liefern und zum anderen um die Performance verschiedener Modelle miteinander vergleichen zu können.

Aus diesen Gründen werden Modellmanagement- bzw. Versionierungssoftware genutzt, die eine Verwaltung und Überwachung unterschiedlicher Modelle und Modellversionen ermöglichen. MLflow ist bspw. solch eine Software. Auf Datacamp finden Sie einige weitere nützliche Tools.

• verfügbar unter: Whitepaper: »Zukunftssichere Lösungen für ML« Fraunhofer IAIS
• KI-Lifecycle Management im industriellen Produktionsumfeld
  Fraunhofer-Gesellschaft | KI-Fortschrittszentrum »Lernende Systeme und Kognitive Robotik« (o.J.)