Glossar

Genauigkeit und Stabilität von KI-Modellen

Was ist Genauigkeit und Stabilität von KI-Modellen?

Genauigkeit beschreibt, wie oft ein KI-Modell richtige Ergebnisse liefert; Stabilität, wie verlässlich diese Leistung bleibt – bei leicht veränderten Eingaben, neuen Daten oder über längere Zeit. Ein Modell kann im Test sehr genau sein und trotzdem instabil, wenn schon eine umformulierte Frage zu einer anderen Antwort führt. Für den Praxiseinsatz werden beide Eigenschaften mit festen Testfällen, Kreuzvalidierung und laufender Überwachung geprüft.

Themen

Modellqualität
Robustheit
Evaluation

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Verwandte Begriffe

Modellrobustheit

Modellrobustheit beschreibt, wie zuverlässig ein KI-Modell arbeitet, wenn Eingaben verrauscht, unvollständig, ungewöhnlich oder gezielt manipuliert sind. Ein robustes Modell liefert auch dann stabile Ergebnisse, etwa eine Bilderkennung bei schlechter Beleuchtung oder ein Sprachmodell bei Tippfehlern. Robustheit wird mit Stresstests, vielfältigen Trainingsdaten und Tests gegen gezielte Täuschungsversuche geprüft und ist besonders in sicherheitskritischen Anwendungen wichtig.

Zuverlässigkeit
Modellqualität
+1

Model Drift

Model Drift beschreibt das allmähliche Nachlassen der Vorhersagequalität eines Modells im laufenden Betrieb, weil sich die Wirklichkeit gegenüber den Trainingsdaten verändert. Man unterscheidet Veränderungen der Eingabedaten (Data Drift) und Veränderungen des Zusammenhangs zwischen Eingaben und Ergebnis (Concept Drift). Beispiel: Ein Betrugserkennungsmodell übersieht neue Betrugsmaschen. Gegenmittel sind laufende Überwachung von Kennzahlen und regelmäßiges Nachtrainieren.

MLOps
Modellqualität
+1

Kreuzvalidierung

Kreuzvalidierung ist ein Verfahren, um zu prüfen, wie gut ein Modell auf neue, unbekannte Daten verallgemeinert. Bei der k-fachen Kreuzvalidierung werden die Daten in k Teile geteilt; das Modell wird k-mal auf k−1 Teilen trainiert und auf dem jeweils verbleibenden Teil getestet, anschließend werden die Ergebnisse gemittelt. So lassen sich Überanpassung erkennen und Modelle oder Einstellungen fair vergleichen, besonders wenn nur wenige Daten vorliegen.

Modellbewertung
Validierung
+1

Benchmarking

Benchmarking bezeichnet bei KI den systematischen Vergleich von Modellen oder Systemen anhand festgelegter Aufgaben und Kriterien. Öffentliche Benchmarks messen etwa Allgemeinwissen, logisches Denken oder Programmierfähigkeit; für den Praxiseinsatz zählen aber vor allem eigene Testfälle aus dem Arbeitsalltag. Verglichen werden typischerweise Richtigkeit, Vollständigkeit, Antwortzeit und Kosten. So lässt sich entscheiden, ob ein kleineres, günstigeres Modell für eine Aufgabe genügt.

Modellvergleich
Evaluation
+1

Vorlage