Tatsächliche Gegebenheit
Die präzisen, praxisnahen Daten oder Kennzeichnungen, die als Maßstab zur Schulung und Bewertung der Leistung von KI-Modellen verwendet werden.
Die maßgebliche Referenz – oft von Menschen kommentiert – mit der Modellvorhersagen verglichen werden. Die Sicherstellung einer hochwertigen Ground-Truth erfordert strenge Datenkennzeichnungsprotokolle, Überprüfungen der Inter-Annotatoren-Übereinstimmung und regelmäßige Neubewertungen, wenn sich Definitionen oder Kontexte ändern. Ground-Truth bildet die Grundlage für Fairness- und Genauigkeitsbewertungen und muss mit Herkunftsmetadaten für die Auditierbarkeit gespeichert werden.
In der Forschung zum autonomen Fahren werden Tausende von Frames manuell mit präzisen Begrenzungsrahmen um Fußgänger und Fahrzeuge herum gekennzeichnet. Diese Ground Truth wird verwendet, um Wahrnehmungsmodelle zu trainieren und die Erkennungsgenauigkeit unter verschiedenen Bedingungen zu bewerten, um sicherzustellen, dass die Modellleistung mit den realen Sicherheitsanforderungen übereinstimmt.
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Verlangsamt die KI-Governance die Innovation?
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