Validierung

Was versteht man unter "Validierung" in der Künstlichen Intelligenz?

Der Begriff "Validierung" spielt eine entscheidende Rolle in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI). Es bezieht sich im Allgemeinen auf den Prozess, durch den die Genauigkeit eines KI-Modells bestätigt wird. Dabei nimmt eine ungenutzte Datengruppe, auch als Validierungsdatensatz bekannt, Teil am Test des KI-Modells.

Der Prozess der Validierung

Bei der Validierung steht im Vordergrund, das KI-System gründlich zu prüfen. Nachdem ein Modell mit einem Trainingssatz von Daten erstellt wurde, testet man es mit dem Validierungsdatensatz. Dieser ist getrennt vom Trainingssatz. Die Idee dahinter ist, herauszufinden, wie gut das Modell auf unbekannte Daten reagieren würde. Man strebt danach, eine hohe Genauigkeitsrate zu erzielen.

Warum ist die Validierung wichtig?

Die Validierung ist wichtig, weil sie die praktische Anwendung des Modells bestimmt. Wenn ein Modell auf den Trainingsdaten gut abschneidet, bedeutet das nicht unbedingt, dass es auch in der realen Welt gut funktionieren wird. Durch die Validierung können wir sicherstellen, dass das Modell auch unter realen Bedingungen effizient funktioniert und das erwartete Ergebnis liefert.

Validierung und Überanpassung

Eine weitere wichtige Notwendigkeit der Validierung besteht darin, das Risiko einer Überanpassung (overfitting) zu vermeiden. Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt und dadurch seine Fähigkeit verliert, gut auf neue, unbekannte Daten zu reagieren. Durch die Validierung kann diese Form der Fehlanpassung vermieden werden.