Evaluierung bezeichnet im Kontext der künstlichen Intelligenz (KI) den Prozess der Bewertung und Überprüfung von KI-Modellen oder -Systemen. Dieser Schritt ist entscheidend, um die Leistungsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Angemessenheit der entwickelten Lösungen sicherzustellen. Die Evaluierung umfasst dabei die Analyse von verschiedenen Aspekten, wie der Genauigkeit, Effizienz, Robustheit und ethischen Auswirkungen des Systems.
Ein zentraler Bestandteil der Evaluierung ist der Vergleich der Ausgaben des KI-Modells mit den erwarteten Ergebnissen. Hierbei werden metrische Größen wie Genauigkeit (Accuracy), Präzision (Precision), Recall, F1-Score oder ROC-AUC verwendet, um die Qualität der Vorhersagen oder Klassifizierungen zu messen. Darüber hinaus wird oft die Fähigkeit des Modells getestet, auf neue, unbekannte Daten generalisieren zu können. Dies geschieht häufig durch den Einsatz von Testdatensätzen, die während des Trainings nicht verwendet wurden.
Die Evaluierung dient nicht nur dazu, die technische Leistungsfähigkeit eines KI-Modells zu bestätigen, sondern auch, potenzielle Vorurteile oder Bias in den Daten oder Algorithmen aufzudecken. Durch transparente und sorgfältige Bewertung können Vertrauen in die Entscheidungen und Empfehlungen des Systems aufgebaut sowie ethische und rechtliche Anforderungen eingehalten werden.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die kontinuierliche Überprüfung von KI-Systemen, insbesondere in dynamischen Umgebungen, in denen sich die Daten oder Anforderungen im Laufe der Zeit ändern können. Durch regelmäßige Evaluierungen kann sichergestellt werden, dass das System langfristig stabil und zuverlässig bleibt.