Fiddler ist eine kommerzielle Plattform für Monitoring, Erklärbarkeit und Leistungsanalyse von KI-Modellen in der Produktion. Sie richtet sich an Data Scientists, ML-Ingenieur:innen, MLOps-Teams und Business-Stakeholder, die Einblick in das Verhalten, die Fairness, die Drift und die Performance ihrer produktiven Modelle benötigen.

Was Fiddler besonders macht, ist der Fokus auf Explainability: Die Plattform hilft nicht nur dabei zu erkennen, dass etwas mit einem Modell nicht stimmt, sondern erklärt auch warum. Sie unterstützt Echtzeit- und Batch-Monitoring, lässt sich in bestehende ML-Pipelines integrieren und bietet detaillierte Diagnosen, um Vertrauen, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Konformität sicherzustellen.

Zentrale Vorteile:

• Vereint Monitoring, Drift-Erkennung und Erklärbarkeit in einer Plattform

• Modellunabhängig, mit tiefgreifender Ursachenanalyse

• Unterstützt Governance, Fairness und verantwortungsvolle KI

Was sind die Hauptfunktionen von Fiddler?

Echtzeit-Monitoring und Leistungsüberwachung

Fiddler überwacht kontinuierlich produktive Modelle und erkennt frühzeitig Auffälligkeiten:

• Erfasst Vorhersageverteilungen, Konfidenzwerte, Latenz und Stabilität

• Kompatibel mit Klassifikations- und Regressionsmodellen

• Ermöglicht segmentierte Analysen nach Merkmal, Zeitraum oder Nutzergruppe

• Integration mit CI/CD-Pipelines und Datenströmen in Echtzeit

Drift-Erkennung für Eingaben und Vorhersagen

Erkennt Veränderungen in den Eingabedaten oder Modelloutputs:

• Unterscheidet zwischen Data Drift und Prediction Drift

• Nutzt statistische Tests zur Messung von Verteilungsänderungen

• Hebt betroffene Features hervor und misst Drift-Ausmaß

• Erzeugt automatische Warnmeldungen und Berichte

Erklärbarkeit und Ursachenanalyse

Das Herzstück von Fiddler ist seine leistungsstarke Explainability-Engine:

• Visualisiert Feature-Importanz, SHAP-Werte und lokale/globale Erklärungen

• Analysiert, warum sich Vorhersagen verändert haben

• Unterstützt kontrafaktische Analysen für „Was-wäre-wenn“-Szenarien

• Ideal für Debugging, Modellvalidierung und Benutzertransparenz

Erkennung von Bias und Fairness-Problemen

Sorgt für faire Entscheidungen über alle Nutzergruppen hinweg:

• Bewertet Fairness-Metriken wie demografische Parität, gleichberechtigte Chancen oder disparate Impact

• Analysiert Modellverhalten in Bezug auf sensible Merkmale (z. B. Alter, Geschlecht, Herkunft)

• Visualisiert ungleiche Fehlerquoten oder systematische Benachteiligungen

• Unterstützt die Einhaltung von ethischen Richtlinien und Regulierungen

Zusammenarbeit und Governance-Funktionen

Fiddler ist auf organisationsweite Nutzung ausgelegt:

• Bietet Audit-Trails, Versionskontrolle und Rollen-basierten Zugriff

• Teams können Modelle gemeinsam prüfen, vergleichen und freigeben

• Zentralisiert Überwachung, Erklärungen und Entscheidungen auf einer Plattform

• Unterstützt die Umsetzung von KI-Governance-Strategien

Warum Fiddler?

• Erklärbares Monitoring: zeigt nicht nur was schiefläuft, sondern auch warum

• Modell- und plattformunabhängig: flexibel einsetzbar in jedem ML-Stack

• Fördert faire und verantwortliche KI: Tools für Compliance, Fairness und Transparenz

• Kollaborativ nutzbar: ideal für Teams mit technischen und nicht-technischen Rollen

• Produktionsreif und skalierbar: für den sicheren Einsatz in realen Geschäftsanwendungen