Im Business-Kontext des maschinellen Lernens sind Data Contracts eine wesentliche Schutzmaßnahme für die Modellleistung. Sie legen präzise Kriterien für Datenqualität, -umfang, -zeit und -struktur fest. Ihr Zweck ist es, sicherzustellen, dass Machine-Learning-Modelle immer die richtigen Daten für eine optimale Leistung erhalten – auch in sich verändernden Datenumgebungen.
Machine Learning Modelle benötigen für das Training und die Inferenz konsistente Daten von hoher Qualität. Schwankungen in der Datenqualität oder -struktur können zu einer Verschlechterung der Modellleistung führen.
Data Contracts definieren die erforderliche Qualität, das Volumen, die Aktualität und die Struktur der Daten für Machine-Learning-Pipelines. Sie gewährleisten, dass die in die Modelle einfließenden Daten für die Aufgabe geeignet sind und dass Änderungen in den Daten angemessen verwaltet werden, um die Genauigkeit der Modelle nicht zu beeinträchtigen.
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