Was ist Validierung in der Künstlichen Intelligenz?
Validierung ist ein grundlegender Begriff in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI). Vereinfacht gesagt, handelt es sich bei der Validierung um den Prozess, der überprüft, ob ein KI-Modell seine Aufgaben richtig ausführt. Ist das Modell in der Lage, genaue Vorhersagen zu treffen? Funktioniert es so, wie es soll? Das sind die Fragen, die die Validierung beantwortet.
Warum ist die Validierung wichtig?
Ohne ordnungsgemäße Validierung könnten KI-Modelle fehlerhafte Ergebnisse liefern. Die Validierung stellt sicher, dass das Modell die gewünschten Ergebnisse erzielt. Sie testet das Modell auf mögliche Fehlerquellen und versucht diese auszumerzen.
Schritte der Validierung
Die Validierung beginnt, nachdem ein KI-Modell entwickelt und trainiert wurde. Normalerweise wird ein Teil der Daten - oft als "Validierungsdatensatz" bezeichnet - dafür verwendet, das Modell zu testen. Sind die Ergebnisse des Modells im Einklang mit den erwarteten Ausgaben dieser Datensätze? Wenn ja, hat das Modell die Validierung erfolgreich durchlaufen.
Validierung vs. Verifizierung
Oft verwechseln Leute Validierung mit Verifizierung. Beide sind wichtige Prozesse bei der Entwicklung von KI-Modellen, aber sie sind nicht identisch. Während die Validierung die Genauigkeit der Ergebnisse eines Modells überprüft, stellt die Verifizierung sicher, dass das Modell in einer bestimmten Umgebung ordnungsgemäß funktioniert.
