Lernmaterialien & Ressourcen
Wir sammeln nicht einfach nur PDFs und Videos. Unsere Materialien entstehen aus echter Projekterfahrung – wenn wir etwas beim Monitoring entdecken, dokumentieren wir es sofort. Das meiste davon gibt's nirgendwo sonst, weil es aus konkreten Fällen kommt.
Praxisnahe Dokumentation
Stell dir vor: Du trainierst ein Bilderkennungsmodell und plötzlich driften die Metriken ab. Wir haben genau solche Situationen dokumentiert – nicht theoretisch, sondern mit echten Logs, Fehlerbildern und Lösungswegen.
Das Material wächst organisch. Letzte Woche haben wir zum Beispiel einen Drift-Fall bei einem Sprachmodell dokumentiert, den wir beim Kunden entdeckt haben. Solche Sachen landen direkt in der Bibliothek.
- Analysierte Monitoring-Fälle mit vollständigen Datenspuren
- Code-Beispiele für typische Drift-Szenarien
- Visualisierungen von Performance-Anomalien
- Checklisten für verschiedene Modelltypen
- Troubleshooting-Guides aus echten Debugging-Sessions
Jedes Dokument hat einen Kontext. Wir schreiben dazu, unter welchen Bedingungen das Problem auftrat und warum die Lösung funktioniert hat. Das macht den Unterschied – du verstehst nicht nur das "Was", sondern auch das "Warum".
Themenmodule & Schwerpunkte
Die Materialien sind nach realen Problemen organisiert, nicht nach akademischen Kapiteln. Wenn du mit Drift zu kämpfen hast, findest du alles an einem Ort – von der Erkennung bis zur Behebung.
Drift-Erkennung & Analyse
Hier geht's ans Eingemachte. Wir zeigen, wie man Drift früh erkennt – bevor die Nutzer sich beschweren. Mit echten Beispielen von Projekten, wo wir Drift manchmal erst nach Monaten gefunden haben.
Enthaltene Ressourcen:
- Statistische Testverfahren für verschiedene Datentypen
- Visualisierungsskripte für Verteilungsänderungen
- Fallstudien mit überraschenden Drift-Mustern
- Alert-Konfigurationen für Monitoring-Tools
Performance-Monitoring
Latenz, Durchsatz, Ressourcenverbrauch – klingt trocken, ist aber spannend wenn's um echte Systeme geht. Wir dokumentieren, wie sich Performance über Zeit verändert und was die Warnsignale sind.
Enthaltene Ressourcen:
- Benchmark-Daten aus Produktivumgebungen
- Profiling-Techniken für ML-Pipelines
- Optimierungsstrategien mit Vorher-Nachher-Vergleichen
- Dashboard-Templates für kontinuierliches Monitoring
Datenqualität & Pipelines
Schlechte Daten sind die häufigste Fehlerquelle. In diesem Modul sammeln wir alles, was wir über Datenvalidierung, Anomalieerkennung und Pipeline-Robustheit gelernt haben – meistens auf die harte Tour.
Enthaltene Ressourcen:
- Validierungsregeln für ML-Inputs
- Anomalie-Detektoren mit Konfigurationsbeispielen
- Pipeline-Patterns für fehlertolerante Verarbeitung
- Dataquality-Reports aus realen Projekten
Modell-Retraining
Wann sollte man nachtrainieren? Wie oft? Mit welchen Daten? Diese Fragen kommen immer. Hier dokumentieren wir unsere Retraining-Strategien und was dabei schiefgehen kann.
Enthaltene Ressourcen:
- Trigger-Kriterien für automatisches Retraining
- Daten-Sampling-Strategien
- A/B-Testing-Setups für neue Modellversionen
- Rollback-Prozeduren bei fehlgeschlagenem Training
Explainability & Debugging
Wenn ein Modell komische Vorhersagen macht, muss man reinschauen können. Wir zeigen Techniken, die wir beim Debuggen verwenden – von SHAP-Plots bis zu Attention-Visualisierungen.
Enthaltene Ressourcen:
- Interpretation-Tools für verschiedene Modelltypen
- Feature-Importance-Analysen aus echten Fällen
- Debugging-Workflows für fehlerhafte Predictions
- Visualisierungsscripts für Modellinterna
Production-Best-Practices
Der Sprung vom Jupyter-Notebook ins Produktivsystem ist oft holprig. Hier sammeln wir alles zu Deployment, Versionierung, Logging und den ganzen unspektakulären aber wichtigen Dingen.
Enthaltene Ressourcen:
- Deployment-Checklisten für ML-Modelle
- Logging-Standards und -Patterns
- Versionierungsstrategien für Modelle und Daten
- Incident-Response-Templates für ML-Probleme