Überanpassung
Ein Modellierungsproblem, bei dem ein KI-System Rauschen oder Eigenheiten in den Trainingsdaten erlernt und dadurch seine Fähigkeit zur Verallgemeinerung auf neue, unsichtbare Daten verringert.
Tritt auf, wenn die Modellkomplexität (zu viele Parameter) das Auswendiglernen von Trainingsbeispielen statt des Erlernens allgemeiner Muster ermöglicht. Zu den Symptomen gehören eine hohe Trainingsgenauigkeit, aber eine geringe Validierungs-/Testleistung. Zu den Governance-Praktiken zählen regelmäßige Kreuzvalidierung, die Überwachung der Divergenz zwischen Trainings- und Validierungsverlust, die Anwendung von Regularisierungstechniken (Dropout, Weight Decay) sowie die Festlegung akzeptabler Generalisierungslücken, bevor Modelle in die Produktion überführt werden dürfen.
Eine selbstfahrende KI erreicht in der Simulation eine Erkennungsgenauigkeit von 99 %, jedoch nur 70 % bei realen Testfahrten. Die Ingenieurinnen und Ingenieure diagnostizieren Overfitting, ergänzen Dropout-Schichten, erweitern das Training um variierende Lichtverhältnisse und trainieren das Modell erneut – mit dem Ergebnis einer ausgewogenen Genauigkeit von 90 % sowohl in simulierten als auch in realen Tests vor der Bereitstellung.
„Was früher Wochen an manuellen Überprüfungen und Regelwerk erforderte, ist jetzt in Enzai innerhalb von Minuten strukturiert und prüfbar. Es ist das erste Mal, dass sich AI-Governance betriebsbereit anfühlt, nicht theoretisch.“
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