Jenseits der Genauigkeit — Wichtige KI-Metriken — Schritt für Schritt

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ist die Genauigkeit, auch als Accuracy bekannt, zwar wichtig, doch andere Metriken sind ebenso entscheidend für ein umfassendes AI Monitoring. Unternehmen in der DACH-Region sollten weitere Leistungsindikatoren berücksichtigen, um die Effizienz und Zuverlässigkeit ihrer KI-Systeme zu gewährleisten.

Die Bedeutung von Recall und Präzision

Geht es um KI, so sind insbesondere Recall und Präzision kritische Metriken. Recall misst die Fähigkeit eines Modells, alle relevanten Instanzen zu identifizieren, während Präzision die Anzahl der relevanten Instanzen unter den identifizierten erfasst. In einem KMU, das beispielsweise maschinelles Lernen zur Qualitätskontrolle einsetzt, könnten falsche Negative dazu führen, dass fehlerhafte Produkte unentdeckt bleiben. Um dies zu vermeiden, sollten Recall und Präzision ständig überwacht und analysiert werden.

F1-Score als ausbalancierte Metrik

Der F1-Score kombiniert Präzision und Recall in einer einzigen Zahl und hilft, ein umfassenderes Bild der Modellleistung zu erhalten. Gerade für KMU, die limitierte Ressourcen haben, bietet der F1-Score eine bessere Entscheidungsgrundlage, da er sowohl falsche Positive als auch falsche Negative berücksichtigt. Ein Fehlverständnis, das oft auftaucht, ist die Annahme, dass ein hoher F1-Score automatisch bedeutet, dass das Modell optimal arbeitet. Vielmehr sollte er als einer von mehreren Indikatoren in Betracht gezogen werden.

Überwachung der Latenzzeit

Die Latenzzeit, also die Zeitverzögerung zwischen Eingabe und Ausgabe, ist ein unterschätzter Aspekt beim AI Monitoring. KMUs, die Echtzeitanalyse durchführen, können durch hohe Latenzen an Wettbewerbsfähigkeit verlieren. Ein häufiges Problem ist das Ignorieren der Latenz bei initialen Tests. Ein regelmässiges Überwachen und Anpassen der Infrastruktur kann hier Abhilfe schaffen, sodass die Reaktionszeiten der Modelle eingehalten werden.

Vermeidung von Modellverfall

Modellverfall tritt auf, wenn sich die Eingangsdaten im Laufe der Zeit ändern und das Modell an Genauigkeit verliert. Gerade in sich schnell verändernden Märkten ist dies ein typisches Problem für KMU. Die Lösung liegt in der regelmässigen Aktualisierung der Trainingsdaten und der periodischen Überprüfung der Modellleistung. Der Einbezug von Monitoring-Systemen, die Abweichungen frühzeitig erkennen, ist hier von Vorteil.

Fehler bei der Gewichtung der Metriken

Ein häufiger Fehler besteht darin, dass KMUs bei der Gewichtung der Metriken nicht genau hinschauen und sich nur auf die Genauigkeit fokussieren. Um dies zu korrigieren, ist es ratsam, die spezifischen Unternehmensziele klar zu definieren und die Metriken entsprechend zu priorisieren. Jeder Kontext erfordert spezifische Anpassungen der Metriken, und Schulungen können helfen, die Wichtigkeit jeder Metrik zu verstehen.

14-Tage-Handlungsanleitung zur verbesserten KI-Überwachung

Tag 1-3: Analyse der aktuellen Monitoring-Daten und Identifikation von Schwachstellen.

Tag 4-6: Schulung des Teams bezüglich der Bedeutung aller relevanten Metriken.

Tag 7-10: Implementierung eines erweiterten Monitoring-Systems, das Recall, Präzision und F1-Score mit einbezieht.

Tag 11-13: Anpassung der Infrastruktur zur Verbesserung der Latenz.

Tag 14: Testlauf und Auswertung der vorgenommenen Änderungen, mit spezifischem Fokus auf Modellverfall und Anpassung der Trainingsprotokolle.

Durch die Implementierung dieser Schritte können KMUs sicherstellen, dass ihre KI-Systeme leistungsfähig und zuverlässig bleiben, was letztendlich zu besseren Entscheidungen und höherer Effizienz führt.