Modelafhankelijkheden

Modelafhankelijkheden verwijzen naar de relaties waarin een model afhankelijk is van andere componenten om te kunnen functioneren of correct geïnterpreteerd te worden. Ze komen voor in modelgestuurde ontwikkeling, simulatie, data-analyse en machine learning, en omvatten zowel technische als data- en omgevingsgebonden afhankelijkheden.

De belangrijkste typen zijn: technische afhankelijkheden zoals libraries, runtime en frameworks; data-afhankelijkheden zoals datasets, database-schema’s en inputformaten; omgevingsafhankelijkheden zoals besturingssysteem, hardware, en virtuele containers; API- en serviceafhankelijkheden zoals externe webdiensten en berichtensystemen; en versioneringsafhankelijkheden die compatibiliteit tussen model, tooling en besturingssystemen raken.

Het beheer van modelafhankelijkheden omvat het vastleggen van de afhankelijkheden, het in kaart brengen van afhankelijkheidsgrafieken, en het uitvoeren van impactanalyses bij wijzigingen. Praktijken zoals versiebeheer, pinnen van versies, containerisatie en environment-omgevingen dragen bij aan reproduceerbaarheid en stabiliteit.

Voorbeelden: een machine learning-model dat afhankelijk is van een specifieke Python-versie en een bepaalde bibliotheekversie; een simulatiemodel dat input uit een externe database en real-time sensor feeds gebruikt; een bedrijfsvoormodel dat afhankelijk is van een externe API voor actuele gegevens.

Beheer van modelafhankelijkheden vereist duidelijke documentatie en monitoring. Gebruik van package managers, environment-bestanden, en containertechnologie helpt bij consistentie over systemen en tijd. Het identificeren en bewaken van afhankelijkheden is essentieel voor betrouwbaarheid, veiligheid en onderhoud van modellen.