Die Modellbewertung ist eine entscheidende Komponente des Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesses für Systeme für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML). Dabei geht es darum, die Leistung und Genauigkeit von KI-Modellen zu bewerten, um sicherzustellen, dass sie auf reale Daten verallgemeinern können, auf die sie nicht trainiert wurden. Im Wesentlichen hilft die Modellbewertung Entwicklern dabei, die Qualitäten und Einschränkungen ihrer Modelle zu identifizieren und abzuschätzen, wie gut sie ihre beabsichtigten Anwendungsfälle erfüllen können.
Die Qualität eines KI- oder ML-Modells kann daran gemessen werden, wie genau es die Daten in seiner Zieldomäne klassifiziert, regressiert oder gruppiert. Um die Modellleistung zu messen, wird eine Bewertung an einem Testdatensatz durchgeführt, der vom Trainingsdatensatz getrennt ist. Um sicherzustellen, dass Daten in Trainings- und Testdatensätzen vorhanden sind, ist es von entscheidender Bedeutung, KI-Modelle genau zu bewerten und eine Überanpassung zu vermeiden. Dabei handelt es sich um ein Problem, bei dem das Modell lernt, mit den Trainingsdaten gut zu funktionieren, sich aber nur schlecht auf neue, unsichtbare Daten verallgemeinern lässt.
Zur Bewertung von KI- und ML-Modellen werden verschiedene Techniken und Metriken verwendet, die auf der Grundlage der spezifischen Problemdomäne und der gewünschten Modelleigenschaften ausgewählt werden. Im Allgemeinen können sie in überwachte Lernbewertungstechniken und unbeaufsichtigte Lernbewertungstechniken eingeteilt werden.
Bei der überwachten Lernbewertung werden Modelle anhand eines beschrifteten Datensatzes trainiert und die Leistung anhand tatsächlicher Beschriftungen gemessen. Viele Bewertungsmetriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score und Fläche unter der ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic) können zur Bewertung von ML-Modellen für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden. Bei Regressionsaufgaben sind der mittlere quadratische Fehler (MSE), der mittlere absolute Fehler (MAE) und das R-Quadrat (R²) gängige Bewertungsmetriken.
Bei der unbeaufsichtigten Lernbewertung sind die zum Trainieren und Bewerten des Modells verwendeten Daten unbeschriftet, was die Leistungsbewertung schwieriger macht. Einige Bewertungsmetriken für unbeaufsichtigtes Lernen umfassen Silhouette-Score, Cluster-Homogenität, angepasster Rand-Index und gegenseitige Information. Diese Metriken bewerten die Qualität der vom Modell erzeugten Clusterbildung oder Dimensionsreduktion.
Auf der no-code Plattform AppMaster ist unser KI-Modellbewertungsprozess gründlich und robust und stellt sicher, dass die KI- und ML-Modelle, die für Kunden in ihren Backend-, Web- und mobilen Anwendungen generiert werden, eine hohe Leistung erbringen und den Anforderungen der realen Welt entsprechen. Mithilfe verschiedener Bewertungstechniken und -metriken können Entwickler die Modelleigenschaften und -leistung umfassend bewerten und wesentliche Anpassungen und Optimierungen vornehmen, um die Datengeneralisierungs- und Vorhersagefähigkeiten zu verbessern.
Ein geeigneter Modellbewertungsprozess kann zum erfolgreichen KI-Einsatz in praktischen Anwendungen beitragen. Beispielsweise würde ein KI-gestütztes Betrugserkennungssystem eine hohe Präzision und Rückruffähigkeit erfordern, um betrügerische Aktivitäten genau zu identifizieren. Durch den Einsatz geeigneter Bewertungsmetriken und -techniken kann die Leistung eines Modells optimiert werden, um diese Ziele zu erreichen.
Darüber hinaus können Benutzer mit der AppMaster Plattform die Anwendungsentwicklung mit modernsten KI- und ML-Technologien schnell beschleunigen, wodurch die Produktivität gesteigert und die Kosten gesenkt werden. Durch die Verwendung eines gründlichen und sorgfältigen Modellbewertungsprozesses stellt AppMaster sicher, dass sich Kundenanwendungen im Laufe der Zeit weiterentwickeln und verbessern, und zwar mit einer nahtlosen Generierung neuer Anwendungssätze auf der Grundlage der neuesten Daten und Erkenntnisse.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Modellbewertungsprozess eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI- und ML-Anwendungen spielt und zu einer überlegenen Modellleistung und Wirksamkeit in der Praxis beiträgt. Eine gut konzipierte Modellbewertungsmetrik und ein Framework garantieren, dass KI-Modelle, die mit der no-code Plattform von AppMaster generiert werden, genaue, zuverlässige und kompetente Lösungen für verschiedene Aufgaben und Anwendungsfälle bieten und die hohen Standards moderner Softwareanwendungen erfüllen und übertreffen und reduziert gleichzeitig den Zeit- und Kostenaufwand für die Entwicklung.
