Ganzheitliche Modellbewertung in der AI

In der heutigen datengetriebenen Welt spielt die künstliche Intelligenz (AI) eine immer wichtigere Rolle in Schweizer KMU. Ein wesentlicher Aspekt des Einsatzes von AI ist das Monitoring und die Observability der Modelle. Oft wird die Genauigkeit (Accuracy) als Hauptmetrik zur Bewertung von AI-Systemen verwendet. Doch um ein umfassendes Verständnis der Leistungsfähigkeit eines Modells zu erhalten, ist es entscheidend, über die Accuracy hinauszublicken und verschiedene Metriken zu berücksichtigen.

Kernaussage: Mehrdimensionale Bewertung

Genauigkeit allein reicht nicht aus, um die Leistungsfähigkeit eines Modells vollständig zu bewerten. Eine mehrdimensionale Betrachtung der Modellleistung unter Einbeziehung weiterer Metriken bietet ein tiefergehendes Verständnis und kann zur Verbesserung der Gesamtleistung beitragen.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Überbewertung der Accuracy

Viele Unternehmen konzentrieren sich allein auf die Genauigkeit, ohne andere wichtige Metriken zu berücksichtigen. Dies führt zu einer einseitigen Bewertung der Modellleistung. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen auch Metriken wie Präzision, Recall und F1-Score berücksichtigen, insbesondere wenn es sich um unausgeglichene Datensätze handelt.

1. Vernachlässigung der Latenzzeiten

In Echtzeitanwendungen kann die Geschwindigkeit, mit der ein Modell eine Vorhersage trifft, entscheidend sein. Häufig wird jedoch die Latenz übersehen. Durch die Einführung von Latenzmetriken in das Monitoring können Unternehmen sicherstellen, dass das Modell rechtzeitig Ergebnisse liefert und dadurch die Benutzererfahrung nicht beeinträchtigt wird.

1. Ignorieren von Drift in den Eingabedaten

Konzentrieren sich Unternehmen ausschliesslich auf die Accuracy, übersehen sie möglicherweise, dass das Modell mit sich verändernden Daten arbeitet. Die Einführung von Drift-Erkennungsmetriken kann helfen, Änderungen in den Datenmustern rechtzeitig zu identifizieren und das Modell entsprechend anzupassen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Identifizierung relevanter Metriken (Tag 1-7): Beginnen Sie damit, die Anforderungen Ihrer spezifischen Anwendung zu analysieren und zusätzliche Metriken festzulegen. Neben Accuracy sollten Sie Präzision, Recall, F1-Score, Latenz, und Drift-Entwicklung in Betracht ziehen.
2. Implementierung von Metriküberwachung (Tag 8-14): Richten Sie Tools oder Dashboards ein, die in der Lage sind, die ausgewählten Metriken in Echtzeit zu überwachen. Automatisieren Sie Berichte, um schnell auf Abweichungen reagieren zu können.
3. Metriken-Aktualisierung und Modellanpassung (Tag 15-30): Analysieren Sie fortlaufend die gesammelten Metriken und seien Sie bereit, Ihr Modell zu optimieren und anzupassen. Erstellen Sie ein Verfahren, um die eingeführten Metriken regelmässig zu überprüfen und bei Bedarf anzupassen.

Durch diese Schritte verbessern Sie die Überwachung und Steuerung Ihrer AI-Modelle und erhöhen die Chance auf eine zuverlässigere und nutzbringendere Anwendung innerhalb Ihres Unternehmens.