Ich stehe gerade vor einer seltsamen Situation in meinem aktuellen Projekt. Ich habe ein Modell trainiert, das auf den ersten Blick hervorragende Metriken liefert, aber sobald ich es mit neuen, realen Daten konfrontiere, fällt die Performance merkwürdig ab. Die Datenverteilung scheint sich nicht dramatisch verändert zu haben, und ich frage mich, ob ich vielleicht zu sehr auf die Trainingsleistung fixiert war und etwas Offensichtliches übersehen habe. Hat jemand von euch schon mal erlebt, dass ein Modell im Test so gut aussah, aber dann in der Praxis einfach nicht das lieferte, was man erwartet hatte?
Ja das kenne ich gut der zwischenraum zwischen Labormetriken und echter Anwendung fühlt sich oft merkwürdig an.
Vielleicht liegt der Fall in der Generalisierung der Modelle. Das Training fängt Muster ein die in der Praxis weniger wichtig sind und kleine Verteilungsverschiebungen führen zu großen Abweichungen.
Das klingt nach einer glatten Geschichte doch vielleicht war der Test einfach zu optimistisch oder wir haben eine schlechte Baseline.
Wird der Unterschied sichtbar sobald neue reale Daten erscheinen die nicht exakt den Testbedingungen entsprechen?
Ein Gedanke der sich einschleicht ist Drift und trotzdem bleibe ich vage wer will schon alles verraten
Vielleicht muss man das Thema neu rahmen und die Frage aufwerfen wie wir Daten im Prozess verstehen statt allein das Modell zu optimieren
