Modell-Kalibrierung
Modell-Kalibrierung ist der Prozess, die Konfidenzwerte eines KI-Modells so anzupassen, dass sie die wahren Wahrscheinlichkeiten der Vorhersagen genauer widerspiegeln, besonders wichtig für risikokritische Anwendungen, bei denen Vertrauen in die Vorhersagen entscheidend ist.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Ein KI-Modell, insbesondere ein Klassifikationsmodell, gibt oft nicht nur eine Klasse aus, sondern auch eine Konfidenzbewertung (z.B. Wahrscheinlichkeit von 0,9 für Klasse A). Die Modell-Kalibrierung (Model Calibration) stellt sicher, dass diese Konfidenzwerte zuverlässig sind. Ein kalibriertes Modell bedeutet, dass bei allen Vorhersagen mit einer Konfidenz von beispielsweise 80% tatsächlich in etwa 80% der Fälle die Vorhersage korrekt ist.
Synonyme / Tags
- Model Calibration
- Wahrscheinlichkeitskalibrierung
- Konfidenzanpassung
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