Model Evaluation
Die Modell-Evaluierung (Model Evaluation) ist ein zentraler Schritt im Entwicklungsprozess von Künstlichen Intelligenz-Systemen. Sie ermöglicht es, die Leistungsfähigkeit eines trainierten Modells systematisch zu überprüfen und sicherzustellen, dass es in realen Anwendungen zuverlässig arbeitet.
Dabei werden verschiedene Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score oder AUC (Area Under the Curve) verwendet, um die Stärken und Schwächen des Modells zu analysieren. Die Modell-Evaluierung hilft außerdem, Überanpassung (Overfitting) zu erkennen und gezielte Verbesserungen vorzunehmen.
Bereich Modell-Evaluierung (Model Evaluation):
Auswahl und Anwendung geeigneter Evaluationsmetriken je nach Anwendungsgebiet
Durchführung von Validierungs- und Testverfahren, wie beispielsweise Cross-Validation
Auswertung und Interpretation der Ergebnisse zur Modelloptimierung
Vergleich mehrerer Modellvarianten zur Auswahl der besten Lösung
Erstellung verständlicher Berichte und Visualisierungen für Entscheidungsträger
Eine sorgfältige Modell-Evaluierung (Model Evaluation) stellt sicher, dass Ihre KI-Lösung nicht nur auf Trainingsdaten, sondern auch im produktiven Einsatz zuverlässig und aussagekräftig ist.
