Über die Grenzen von Accuracy in der AI Überwachung

In der überwachten Anwendung von Künstlicher Intelligenz ist es essenziell, über herkömmliche Genauigkeitsmetriken (Accuracy) hinauszublicken, um ein umfassendes Bild der Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit eines AI-Systems zu erhalten. Accuracy allein kann trügerisch sein, da sie nicht den gesamten Umfang möglicher Probleme und Herausforderungen abdeckt, denen ein AI-System in einem realen Umfeld begegnen kann. Der Schlüssel liegt in der Ergänzung durch weitere Metriken wie Präzision, Recall, F1-Score und Log-Loss, die tiefere Einblicke in die Funktionsweise des Modells ermöglichen.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Fokus auf Accuracy allein:

Viele Unternehmen neigen dazu, den Erfolg eines AI-Systems ausschliesslich an seiner Accuracy zu messen. Dies ist problematisch, insbesondere in unausgeglichenen Datensätzen. Ein System könnte beispielsweise eine hohe Genauigkeit aufweisen, weil es eine häufige Klasse korrekt vorhersagt, während es bei selteneren Klassen versagt.

Korrektur: Ergänzen Sie Accuracy mit Präzision und Recall. Während Präzision die Anzahl richtig positiver Vorhersagen im Verhältnis zu allen positiven Vorhersagen misst, misst Recall den Anteil richtig positiver Vorhersagen im Verhältnis zu allen tatsächlichen positiven Fällen. Dies bietet ein ausgewogenes Bild der Modellkompetenz im Umgang mit verschiedenen Klassen.

1. Verbrauch von Rechenressourcen für unnötige Metriken:

Unternehmen messen oft zahllose Metriken ohne klaren Plan, was zu einer ineffizienten Nutzung von Ressourcen führt. Die Überwachung unnötiger oder irrelevanter Metriken kann die Entscheidungsfindung erschweren und die Reaktionszeiten verlängern.

Korrektur: Entwickeln Sie einen Metriken-Plan, der sich auf die spezifischen Bedürfnisse und Risiken Ihres Systems konzentriert. Fokussieren Sie Ihre Ressourcen auf die Metriken, die am besten zur Bewertung der kritischen Aspekte Ihres Modells geeignet sind, und vermeiden Sie die Verfolgung irrelevanter Daten.

1. Vernachlässigung von Fehleranalysen:

Ein weiteres häufiges Problem ist die unzureichende Analyse der Fehlerquellen innerhalb des AI-Systems. Dies kann dazu führen, dass bestimmte Probleme unerkannt bleiben und sich über Iterationen hinweg aufstauen.

Korrektur: Integrieren Sie detaillierte Fehleranalysen und die Anwendung von fortschrittlichen Metriken wie dem F1-Score und Log-Loss, um die Genauigkeit über die einfache Ratio richtig und falsch klassifizierter Punkte hinaus zu verstehen. Dies fördert das Aufdecken spezifischer Schwachstellen im Modell und hilft, gezielt Verbesserungen vorzunehmen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Erste Woche (Tage 1–7):

• Identifizieren Sie die aktuellen Metriken, die in Ihrer AI-Monitoring-Strategie verwendet werden.
• Evaluieren Sie, ob diese Metriken die wichtigsten Aspekte Ihrer AI-Lösung abdecken.

1. Zweite Woche (Tage 8–14):

• Entwickeln Sie einen Plan zur Ergänzung der bestehenden Metriken mit Präzision, Recall, F1-Score und Log-Loss.
• Treffen Sie die notwendigen Anpassungen in Ihrer Monitoring-Infrastruktur, um diese Metriken automatisch zu erfassen.

1. Dritte Woche (Tage 15–21):

• Beginnen Sie mit einer detaillierten Fehleranalyse auf Basis der neuen Metriken.
• Schulen Sie Ihr Team, wie diese zusätzlichen Informationsschichten zu interpretieren und zu nutzen sind.

1. Vierte Woche (Tage 22–30):

• Überwachen Sie kontinuierlich die neu eingeführten Metriken und analysieren Sie die gewonnenen Daten.
• Optimieren Sie Ihre Modellstrategie basierend auf den neu gewonnenen Erkenntnissen und beginnen Sie, systematisch Anpassungen vorzunehmen.

Indem Sie Ihr Monitoring auf ein umfassendes Metriken-Set erweitern, erhalten Sie einen besseren Einblick in die tatsächliche Leistungsstärke Ihrer AI-Lösungen und können so fundiertere Entscheidungen treffen, die das Potenzial Ihrer Systeme voll ausschöpfen.