Validierung bezeichnet im Bereich des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz den Prozess der Überprüfung und Bewertung eines Modells, um dessen Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Dieser Schritt ist entscheidend, um die Qualität und Allgemeingültigkeit eines trainierten Modells zu bestätigen, bevor es in realen Anwendungen eingesetzt wird.
Im Rahmen des Maschinellen Lernens wird ein Datensatz typischerweise in drei Teile aufgeteilt: Trainingsdaten, Validierungsdaten und Testdaten. Während das Modell mit den Trainingsdaten trainiert wird, dienen die Validierungsdaten dazu, die Leistung des Modells während des Trainingsprozesses zu überwachen. Dies hilft, Probleme wie Overfitting (Überanpassung) zu vermeiden, bei dem das Modell zwar auf den Trainingsdaten hervorragend abschneidet, aber schlecht auf neue, unbekannte Daten generalisiert.
Die Validierung kann auf verschiedene Weise durchgeführt werden. Eine gängige Methode ist die Hold-out-Methode, bei der ein Teil des Datensatzes als Validierungsdaten beiseitegelegt wird. Eine weiterentwickelte Variante ist die k-fache Kreuzvalidierung (k-fold cross-validation), bei der der Datensatz in mehrere Folds unterteilt wird und jedes Fold einmal als Validierungsdaten verwendet wird. Dies verbessert die Robustheit der Bewertung, besonders bei kleinen Datensätzen.
Die Validierung dient nicht nur dazu, die Leistung des Modells zu messen, sondern auch, um dessen Anpassung an die Anforderungen der realen Welt zu gewährleisten. Gerade in unternehmenskritischen Anwendungen ist es unerlässlich, die Zuverlässigkeit und Generaliserungsfähigkeit eines Modells zu bestätigen, bevor es in produktive Systeme integriert wird. Durch regelmäßige Validierung können Unternehmen sicherstellen, dass ihre AI-Modelle kontinuierlich verbessert werden und auch bei veränderten Bedingungen oder neuen Daten zuverlässig funktionieren.