Qualitätssicherung in KI-Projekten - Sicherstellen hoher Standards

Qualitätssicherung - Einführung

Qualitätssicherung

Für qualitativ hochwertige und zuverlässige Modellvorhersagen/-auswertungen testen und bewerten wir unser Modell im Anschluss an die Entwicklung mit einem Testdatensatz auf Herz und Nieren – auch als Offline-Testing (*) bekannt. Situationsabhängig testen wir dabei die:

Performance

Was ist die Genauigkeit, Effizienz und Latenz?

Robustheit

Wie robust ist das Modell gegenüber Rauschen (noise) oder falschen Input-Daten?

Explainability (XAI)

Sind die Modellentscheidungen nachvollziehbar?

Qualitätssicherung - Einführung Teil 2

Wie bei der Modellierungsphase müssen alle Ergebnisse dokumentiert werden. Vor allem im Hinblick auf Explainability ist der Austausch zwischen Ihren Fachleuten mit Domänenwissen und unseren KI-Experten wichtig.

Qualitätssicherung - Explainable AI (XAI)

Explainable AI (XAI)

XAI zielt bei der Entwicklung von KI-Modellen auf Transparenz, Interpretierbarkeit und Nachvollziehbarkeit ab. Im Gegensatz zu Black-Box-Modellen, können XAI-Modelle erklärt und verstanden werden. Vor allem bei regulatorischen Eingriffen oder ML-unterstützten menschlichen Entscheidungen schafft Nachvollziehbarkeit Vertrauen. Salopp gesagt, der Prozessingenieur an der Fertigungslinie möchte immer genau wissen unter welchen Voraussetzungen welche KI-Entscheidungen getroffen werden.

VORTEILE VON EXPLAINABLE AI (XAI)

Nachvollziehbare Entscheidungsfindung

Vertrauen in KI-Modell

Fehlerminimierung

Reduzierung des Modell Bias

Code Sicherheit und Compliance

Aufdecken von systematischen Prozessfehlern

Qualitätssicherung - Abschluss

Oftmals kommt es zu einem Trade-off zwischen Explainability und Modell Performance. D.h. ein Black-Box Modell (z.B. Deep Neural Network) könnte besser als ein „einfacheres“ XAI-Modell performen. Je nach Situation muss dann zusammen mit Ihren Fachleuten entschieden werden, worauf der Fokus gesetzt werden soll.

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