Wer hat das Deployment in die Produktion durchgeführt und welche Erfolgsmessungen gab es für das Projekt?

Der Rollout in die Produktion wird in der Regel vom DevOps-Team oder Release-Ingenieuren durchgeführt, aber in ML-Projekten sind oft auch Data Scientists oder ML-Ingenieure beteiligt.

Die Erfolgsmessung des Projekts hängt von den Zielen ab, kann aber Folgendes umfassen:

• Modellqualität: Genauigkeit, Vollständigkeit, F1-Score bei realen Daten.
• Antwortzeit des Dienstes.
• Stabilität und Zuverlässigkeit des Betriebs (Uptime).
• Einfluss auf Geschäftskennzahlen: Steigerung der Konversion, Kostensenkung, Verbesserung der Nutzererfahrung.
• Überwachung des Model Drift und rechtzeitige Aktualisierung.

Zum Beispiel, beim Rollout eines Empfehlungssystems, ist der Erfolg eine Steigerung der CTR und der Nutzerbindung, wobei es wichtig ist, zu überwachen, dass das Modell die Systemleistung nicht verschlechtert.