Genauigkeit
Der Grad, zu dem die Ausgaben eines KI-Systems korrekt reale Daten oder beabsichtigte Ergebnisse widerspiegeln.
Mehr als nur eine einfache Prozentzahl: Die Genauigkeit muss über mehrere Dimensionen hinweg gemessen werden: Gesamtkorrektheit (wahre Positive + wahre Negative), Subgruppenleistung (z. B. nach Region, Demografie) und Robustheit bei Grenzfällen (seltene Bedingungen). Nur durch die Analyse dieser Facetten können Organisationen sicherstellen, dass das System in der Produktion zuverlässig funktioniert, und Szenarien identifizieren, in denen zusätzliche Schulungen oder Modellanpassungen erforderlich sind.
Ein Unternehmen für autonome Fahrzeuge testet seine KI zur Fußgängererkennung bei sonnigem, regnerischem und nächtlichem Wetter. Während das Modell insgesamt eine Genauigkeit von 98% aufweist, sinkt sie bei starkem Regen auf 85%. Die Ingenieure erweitern dann die Trainingsdaten mit regenbezogenen Aufnahmen und installieren zusätzliche Infrarotsensoren, um die Genauigkeit bei Regenbedingungen wieder über 95% zu steigern, bevor der nächste öffentliche Rollout erfolgt.
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