Der Begriff Testset-Generierung f\u00fcr KI geh\u00f6rt vor allem in die Bereiche K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung. Er beschreibt einen wichtigen Schritt bei der Entwicklung von K\u00fcnstlicher Intelligenz, insbesondere beim maschinellen Lernen.<\/p>\n
Wenn Unternehmen eine KI zum Beispiel zur Erkennung von Gesichtern oder von Fehlern in Produkten einsetzen m\u00f6chten, ben\u00f6tigen sie Daten, mit denen sie die KI trainieren und \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen. Ein Testset ist dabei eine speziell zusammengestellte Sammlung von Daten, mit der getestet wird, wie gut die KI tats\u00e4chlich arbeitet. Bei der Testset-Generierung f\u00fcr KI werden diese Testdaten ausgew\u00e4hlt und zusammengestellt, um die Leistung der K\u00fcnstlichen Intelligenz realistisch zu messen.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen m\u00f6chte eine KI entwickeln, die Tomaten nach ihrer Reife sortiert. Damit die KI verl\u00e4sslich funktioniert, braucht sie am Ende ein Testset aus vielen Fotos von Tomaten in unterschiedlichen Reifegraden. Die Generierung des Testsets sorgt daf\u00fcr, dass die KI auf Herz und Nieren gepr\u00fcft wird und sp\u00e4tere Fehlentscheidungen, wie gr\u00fcne Tomaten als reif einzustufen, vermieden werden. Ohne eine sorgf\u00e4ltige Testset-Generierung f\u00fcr KI besteht die Gefahr, dass die KI im Alltag falsche Ergebnisse liefert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"