modelondersteuning

Modelondersteuning verwijst naar het geheel van methoden, praktijken en hulpmiddelen die nodig zijn om voorspellende modellen te beheren, monitoren en bij te sturen gedurende hun levenscyclus. Het doel is betrouwbaarheid, verifieerbaarheid en blijvende waarde door consistente evaluatie, onderhoud en aanpassing aan veranderende omstandigheden.

Belangrijke aspecten zijn onder meer dataondersteuning (kwaliteitsbewaking, versiebeheer van gegevens, labeling en data governance), modelvalidatie en evaluatie (backtesting, hold-out testen, fairness- en biascontroles), deployment en operationele monitoring (serving, latency, monitoring van prestatie en datadrift), en onderhoud en upgrades van modellen (periodieke retraining, versiebeheer en rollout-strategieën). Governance en compliance spelen eveneens een rol, met duidelijke verantwoordelijkheden, documentatie en auditeerbare beslissingspaden.

De levenscyclus van modelondersteuning omvat ontwerp en ontwikkeling, validatie, deployment, operationeel onderhoud en eventual vervanging of retirement van modellen. In de praktijk worden vaak tooling en werkwijzen toegepast uit de MLOps-ruimte, zoals experimenttracking, versiebeheer, continue integratie/continue deployment (CI/CD) voor modellen en modelkaarten of explainability-rapporten voor transparantie.

Uitdagingen omvatten onder meer data- en conceptdrift, bias en fairness, interpretatie en explainability, privacy en beveiliging, reproducibility, evenals schaalbaarheids- en compliance-eisen. Goede modelondersteuning vereist samenwerking tussen datawetenschappers, data engineers, IT, compliance en business owners, zodat modellen niet alleen accuraat zijn, maar ook verantwoord, traceerbaar en robuust blijven in productie.

Zie ook: MLOps, data governance, model governance, explainable AI.