Der Begriff Qualit\u00e4tsmetriken f\u00fcr Trainingsdaten ist besonders wichtig in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Trainingsdaten sind die Grundlage, mit denen Computerprogramme, zum Beispiel f\u00fcr Sprach- oder Bilderkennung, \u201elernen\u201c. Damit eine K\u00fcnstliche Intelligenz zuverl\u00e4ssig arbeitet, m\u00fcssen diese Trainingsdaten eine gute Qualit\u00e4t haben.<\/p>\n
Qualit\u00e4tsmetriken sind Kennzahlen, mit denen genau das \u00fcberpr\u00fcft wird. Sie helfen dabei festzustellen, wie vollst\u00e4ndig, korrekt und relevant die Daten sind, bevor sie einem System beigebracht werden. Dadurch wird verhindert, dass fehlerhafte oder einseitige Daten zu schlechten Ergebnissen oder falschen Entscheidungen f\u00fchren.<\/p>\n
Ein anschauliches Beispiel: Ein Unternehmen m\u00f6chte ein KI-System entwickeln, das automatisch E-Mails sortiert. Damit das Programm das zuverl\u00e4ssig tut, kontrollieren Qualit\u00e4tsmetriken f\u00fcr Trainingsdaten, ob alle E-Mails richtig beschriftet sind, keine wichtigen E-Mails fehlen und keine doppelten E-Mails im Datensatz vorhanden sind. Nur mit guten Trainingsdaten lernt das System auch richtig \u2013 das verbessert die Automatisierung und spart Zeit sowie Kosten. So helfen Qualit\u00e4tsmetriken f\u00fcr Trainingsdaten dabei, K\u00fcnstliche Intelligenz smarter und zuverl\u00e4ssiger zu machen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"