Ein AI-Projekt ist mehr als ein Modell zu trainieren. Hier ist, was Sie nicht ueberspringen duerfen.
Daten¶
- ☐ Datenqualitaet ueberprueft
- ☐ Bias in Daten analysiert
- ☐ Train/Validation/Test Split
- ☐ Data Versioning (DVC)
- ☐ PII in Daten behandelt
Modell¶
- ☐ Baseline-Modell (auch einfach)
- ☐ Experiment Tracking (MLflow, W&B)
- ☐ Hyperparameter Tuning
- ☐ Modell-Evaluierungsmetriken definiert
- ☐ A/B-Testplan
Deployment¶
- ☐ Model Serving Infrastruktur
- ☐ Model Versioning
- ☐ Canary Deployment
- ☐ Rollback-Mechanismus
- ☐ Latenz und Durchsatz getestet
Monitoring¶
- ☐ Data Drift Erkennung
- ☐ Modell-Performance-Monitoring
- ☐ Prediction Logging
- ☐ Alerting bei Degradation
- ☐ Retraining Pipeline
Ethik & Compliance¶
- ☐ Fairness-Metriken
- ☐ Explainability (SHAP, LIME)
- ☐ Nutzereinwilligung fuer AI-Entscheidungen
- ☐ Human-in-the-Loop fuer kritische Entscheidungen
- ☐ AI Act Compliance (EU)
Realitaet¶
87% der ML-Projekte schaffen es nie in die Produktion. Checklisten helfen. Aber der Schluessel ist ein klares Geschaeftsproblem.
aimlproject