Prüfmethoden

Diese Tabelle gibt einen Überblick über verschiedene technische Prüfmethoden, mit denen die Qualität von KI-Systemen überprüft werden kann. Sie zeigt, für welche Qualitätskriterien eine Methode geeignet ist und welche Nachweise sich damit erbringen lassen. Jede Methode ist kurz beschrieben und mit dem MISSION KI Qualitätsstandard verknüpft.

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Indikator: VE2.5
Name Task Tiefe Ergebnis Autom.

Monte Carlo Dropout

Methode für Unsicherheitsschätzung bei neuronalen Netzen

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Untercainty Scores from Ensembling

Unsicherheitsschätzung durch Modell-Ensembling

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Domain integrity

Check, ob alle Daten in einem sinvollen vorgegebenen Bereich liegen

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Data concistency

Check , ob alle Daten aus verschiedenen Quellen im selben Format vorliegen und...

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Data completeness (Match Rate)

Vergleich der Einträge eines Datensatzes zu einem Referenzdatensatz

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Data timeliness

Check, ob alle Daten aktuell sind

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Data validity

Check, ob alle Daten im benötigten Format vorliegen

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Data Uniqueness

Metrik für das Auftreten von Duplikaten in einem Datensatz

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