Trainingsmetriken für KI sind ein wichtiger Begriff aus der Künstlichen Intelligenz, dem Bereich Big Data und Smart Data sowie der Digitalen Transformation. Sie helfen dabei, den Lernfortschritt und die Leistung von KI-Modellen objektiv zu bewerten und zu verbessern.
Bei der Entwicklung einer Künstlichen Intelligenz, zum Beispiel eines Programms zur Bild-Erkennung, wird ein Algorithmus mit vielen Beispielen „trainiert“. Trainingsmetriken für KI messen dann, wie gut das Programm seine Aufgabe meistert. Häufige Metriken sind zum Beispiel die „Genauigkeit“ (Accuracy), mit der gemessen wird, wie viele Bilder richtig erkannt werden, oder der „Fehlerwert“ (Loss), der zeigt, wie sehr das Ergebnis noch vom Optimum abweicht.
Stellen Sie sich vor, Sie trainieren eine KI, um Katzen und Hunde auf Fotos zu erkennen. Mit Hilfe der Trainingsmetriken für KI sehen Sie zum Beispiel, dass das Modell 90 % aller Katzen richtig erkennt, aber bei Hunden noch Fehler macht. So können Entwickler gezielt verbessern und erkennen, wann das Modell „gut genug“ ist oder noch weiter trainiert werden muss.
Trainingsmetriken für KI sind damit ein zentrales Werkzeug, um die Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz transparent und messbar zu machen.
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