Ground Truth
Die genauen, realen Daten oder Labels, die als Benchmark für das Training und die Bewertung der KI-Modellleistung verwendet werden.
Definition
Die relevanten Referenzen — oft mit menschlichen Anmerkungen — werden mit den Modellprognosen verglichen. Um qualitativ hochwertige Grundinformationen zu gewährleisten, sind strenge Protokolle zur Datenerfassung, Überprüfung der Übereinstimmung zwischen den Kommentatoren und eine regelmäßige Überprüfung erforderlich, wenn sich Definitionen oder Kontexte weiterentwickeln. Ground Truth ist die Grundlage für faire und präzise Bewertungen und muss aus Gründen der Auditfähigkeit zusammen mit den Quellmetadaten gespeichert werden.
Real-World Example
In der Forschung zum autonomen Fahren werden Tausende von Rahmen manuell mit präzisen Begrenzungskästen für Fußgänger und Fahrzeuge in der Umgebung beschriftet. Diese Basisdaten werden verwendet, um Leistungsmodelle zu trainieren und die Erkennungsgenauigkeit unter verschiedenen Bedingungen zu vergleichen, um sicherzustellen, dass das Modell den tatsächlichen Sicherheitsanforderungen entspricht.
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