Metriken im maschinellen Lernen

Im Rahmen der vorliegenden Studie wurde der Einsatz von Metriken zur Qualitätssicherung von KI-Systemen über den gesamten ML‑Lebenszyklus untersucht, von der Datenaufbereitung über Feature Engineering und Training bis zur Inferenz. Die Studie bietet einen strukturierten Überblick über gebräuchliche Bewertungsmetriken, Tests und Vorgehensweisen und stützt sich auf eine Umfrage unter ML‑Fachleuten. Die Ergebnisse zeigen eine iterative Arbeitsweise in der Praxis und eine Präferenz für wenige, einfache und gut interpretierbare Fehlermaße, während komplexere Kennzahlen aufgrund von Implementierungsunterschieden und höherem Interpretationsaufwand seltener eingesetzt werden. Durch das kritische Gegenüberstellen von Vor‑ und Nachteilen verschiedener Metriken, ergänzt um praxisnahe Empfehlungen, unterstützt die Studie die Auswahl anwendungsspezifisch geeigneter Verfahren. Sie zeigt, dass die Kombination aus sorgfältiger Datenhygiene, robusten Bewertungsmetriken, gezielten Tests, fokussiertem Tuning und einem belastbaren Inferenz‑Setup zu vertrauenswürdigen und leistungsfähigen KI‑Systemen im produktiven Einsatz führt.