Trainingsdatenqualität ist ein wichtiger Begriff in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung. Er beschreibt, wie gut und zuverlässig die Daten sind, mit denen eine KI, ein Algorithmus oder eine Maschine „trainiert“ wird, um bestimmte Aufgaben zu erlernen oder Muster zu erkennen.
Die Qualität der Trainingsdaten entscheidet maßgeblich darüber, wie genau und erfolgreich das Endergebnis ist. Stellt man sich einen Sprachassistenten vor, der auf Sprachbefehle reagieren soll: Wenn dieser nur mit undeutlichen oder einseitigen Beispielen gefüttert wird, versteht er die Nutzer später schlecht oder erkennt Befehle nicht. Werden hingegen saubere, vielfältige und repräsentative Daten genutzt, funktioniert der Sprachassistent im Alltag deutlich besser.
Gute Trainingsdatenqualität bedeutet also, dass alle Daten fehlerfrei, aktuell, vielfältig und möglichst nah an der Realität sind. Für Unternehmen und Entscheider ist die Trainingsdatenqualität entscheidend, weil sie die Basis für den zuverlässigen Einsatz von KI-gestützten Lösungen bildet – ob beim Auswerten großer Datenmengen, beim Automatisieren von Prozessen oder beim Einsatz von intelligenten Systemen. Schlechte Daten führen oft zu falschen Ergebnissen und können sogar finanzielle Schäden verursachen.
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