Modellverlauf

Modellverlauf bezeichnet in der Praxis der Datenwissenschaft die chronologische Dokumentation der Entwicklung eines statistischen oder maschinellen Lernmodells. Er umfasst typischerweise die Aufnahme von Trainings-, Validierungs- und Testdaten, verwendeten Architekturen, Hyperparametern und Optimierungsverfahren sowie das Leistungs- und Lernverhalten über die Lernschritte hinweg. Ziel ist Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Vergleichbarkeit verschiedener Ansätze.

Typische Inhalte eines Modellverlaufs sind die Versionsnummer des Modells, Datum und Experiment-Settings, Trainingsdauer und Ressourcenverbrauch, sowie Lern- und Leistungskennzahlen wie Training Loss, Validation Loss, Accuracy, Präzision, Recall oder ROC-AUC. Ergänzend können Konvergenzverhalten, Early-Stopping-Entscheidungen, Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering-Schritte und Fehlermetriken dokumentiert werden. Visualisierungen wie Lernkurven unterstützen die Beurteilung, ob das Modell gut generalisiert oder überfittet.

Verwaltung und Reproduzierbarkeit spielen eine zentrale Rolle: Modellverläufe werden oft in Experiment-Tracking-Systemen aufgezeichnet, in Modellregistern gepflegt und mit Metadaten versehen, damit sich Modelle vergleichen, zurückverfolgen und bei Bedarf reproduzieren lassen. Dazu gehören Informationen zu Architektur, Hyperparametern, verwendeten Datensätzen und Abhängigkeiten.

In der Praxis dient der Modellverlauf der Entscheidungsgrundlage für Stakeholder, als Audit-Trail für Compliance und als Basis für Wartung, Aktualisierung oder Stilllegung eines Modells. Zu den Herausforderungen gehören Daten- und Konzeptdrift, Overfitting, Reproduzierbarkeit sowie Datenschutz und Governance.