Unterthema: Accuracy
Accuracy ist eine Schlüsselmetrik im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens. Es bezeichnet den Anteil der korrekten Vorhersagen eines Modells im Verhältnis zur Gesamtheit der gemachten Vorhersagen. Mit anderen Worten, die Accuracy gibt an, wie gut ein Algorithmus oder Modell seine Aufgabe erfüllt hat, indem sie die Anzahl der richtig klassifizierten Instanzen durch die Gesamtzahl der Instanzen teilt. Dabei ist es wichtig, zwischen Accuracy und anderen Metriken wie Präzision, Recall und F1-Score zu unterscheiden, da diese spezifischere Aspekte der Modellleistung beleuchten. Accuracy ist besonders nützlich, wenn die Klassenverteilung im Datensatz ausgeglichen ist, kann jedoch irreführend sein, wenn das Problem eine deutliche Schieflage zugunsten einer Klasse aufweist.
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Kurse und Trainings, die sich mit Accuracy und verwandten Konzepten wie Präzision, Recall und F1-Score befassen, sind in der Regel Bestandteil umfassender Bildungsprogramme im Bereich Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Diese Kurse sind oft modular aufgebaut und reichen von Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau. Einsteigerkurse könnten sich beispielsweise auf die grundlegenden Konzepte und Berechnungsarten der Accuracy sowie deren Anwendung in einfachen Klassifikationsproblemen konzentrieren. Fortgeschrittene Kurse hingegen könnten tiefer in die Materie eintauchen, indem sie die Tücken und Grenzen der Accuracy erörtern und alternative Metriken sowie Techniken zur Ausbalancierung von Klassendaten vorstellen. Die Zielgruppe dieser Kurse reicht von Data Science-Enthusiasten, die erste Schritte in der Modellbewertung machen möchten, über Softwareentwickler und Ingenieure, die ihre Kenntnisse in KI und maschinellem Lernen vertiefen wollen, bis hin zu Forschern und Akademikern, die spezialisierte Kenntnisse für ihre wissenschaftlichen Arbeiten benötigen. Ein gutes Beispiel für spezifische Zielgruppen sind auch Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, der Finanzbranche oder dem Marketing, die KI-Modelle zur Erkennung von Anomalien oder zur Segmentierung von Kundengruppen verwenden und daher ein tiefes Verständnis der Accuracy und verwandter Metriken benötigen.