Phase 05 des Data Science Lifecycle

Modellqualität rigoros sicherstellen

Bevor ein Modell produktiv wird, muss es seine Leistung beweisen – gegen Ihre Geschäftsziele.

Vertrauen durch Transparenz

Wir evaluieren auf den Kriterien, die für Ihr Business zählen – und machen Entscheidungen nachvollziehbar.

Evaluation gegen geschäftsrelevante Kriterien, nicht nur technische Kennzahlen.

Wir zeigen, warum ein Modell zu bestimmten Ergebnissen kommt.

Prüfung auf Verzerrungen und Verhalten unter realistischen Bedingungen.

Umfassende Analyse mit geeigneten Metriken, abgestimmt auf Ihre Erfolgskriterien.

Untersuchung der Einflussfaktoren und ob das Modell die richtigen Muster gelernt hat.

Tests unter realistischen und herausfordernden Bedingungen.

Überprüfung, ob das Modell den erwarteten Nutzen liefern kann.

Evaluationsbericht mit Geschäftskennzahlen

Analyse der Modelltransparenz

Bewertung von Robustheit und Fairness

Empfehlung zum weiteren Vorgehen

Jedes Projekt ist einzigartig. Schildern Sie uns Ihre Herausforderung.