Genauigkeit
Der Grad, in dem die Ergebnisse eines KI-Systems reale Daten oder beabsichtigte Ergebnisse korrekt widerspiegeln.
Definition
Bei mehr als einem einzelnen Prozentwert muss die Genauigkeit anhand mehrerer Dimensionen gemessen werden: Gesamtkorrektheit (echte positive + echte negative Ergebnisse), Leistung der Teilgruppen (z. B. nach Region, demografisch) und Robustheit im Grenzfall (seltene Erkrankungen). Nur durch die Analyse dieser Aspekte können Unternehmen sicherstellen, dass sich das System in der Produktion zuverlässig verhält, und Szenarien identifizieren, in denen zusätzliche Schulungen oder Modellanpassungen erforderlich sind.
Real-World Example
Ein Unternehmen für autonome Fahrzeuge testet seine KI zur Fußgängererkennung bei Sonne, Regen und Nacht. Das Modell ist zwar insgesamt zu 98% genau, bei starkem Regen sinkt sie jedoch auf 85% Die Techniker ergänzen dann die Trainingsdaten mit regenspezifischen Aufnahmen und installieren zusätzliche Infrarotsensoren, wodurch die Genauigkeit bei Regen vor der nächsten öffentlichen Markteinführung wieder auf über 95% gesteigert wird.
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