Modelbeslissingen

Modelbeslissingen verwijzen naar de keuzes die worden gemaakt bij het ontwikkelen, evalueren en inzetten van wiskundige, statistische of machine learning modellen. Deze beslissingen bepalen hoe een model presteert, hoe interpreteerbaar het is en hoe betrouwbaar het blijft onder veranderende omstandigheden.

In de praktijk omvatten modelbeslissingen onder meer: het formuleren van het probleem en de doelvariabele, het kiezen van een modelleringsbenadering, datavoorbereiding en feature engineering, selectie van trainings-, validatie- en testsets of cross-validatie, en het afstemmen van hyperparameters en regularisatie.

Ook operationele beslissingen tellen mee: hoe een model getraind en geëvalueerd wordt, welke prestatienormen gelden, welke evaluatiemethoden (bijv. cross-validatie, A/B-tests) worden toegepast, en hoe modellen in productie worden uitgerold met monitoring, versiebeheer en rollback-strategieën. Datadrift en conceptdrift worden meegenomen in beslissingen over retraining en onderhoud.

Ethische en governance-aspecten spelen een rol: privacybescherming, bias- en fairness-controles, interpretabiliteit, transparantie en naleving van regelgeving. Modelbeslissingen moeten verantwoording kunnen worden aangetoond en gedocumenteerd.

Documentatie en verantwoording: het vastleggen van de rationale, aannames, datavoorwaarden en bedrijfsdoelstellingen is essentieel. In organisaties kunnen modelkaarten en datasetkaarten helpen bij het centraliseren van beslissingen en toezicht, ondersteund door governance-commissies.