KI-Experte erklärt: So bewerten Sie KI-Systeme richtig

Wie bewertet man die Leistung eines KI-Systems richtig? Reicht eine hohe Accuracy aus? Und welche Rolle spielen Precision, Recall oder der F1-Score? In diesem Video erklärt Ihnen KI-Experte Dr. Martin Sunkel von TechHub by efs die wichtigsten Leistungsmetriken von KI-Systemen praxisnah und anhand konkreter Beispiele aus dem Recruiting. Kapitelübersicht: 00:00 Warum reicht Accuracy allein für die Bewertung von Recruiting-KI nicht aus? 00:59 Welche Metrik ist aus Betreiberperspektive wichtiger: Precision oder Recall? 02:27 Warum kombiniert man Metriken zu Scores wie F1, Informedness und Markedness? 03:43 Sollte ein Betreiber selbst einen Zielwert wie "F1 mindestens 0,8" freigeben? 04:48 Was ist aus Betreibersicht die wichtigste technologische Frage zur Betriebsanleitung? 05:54 Was wäre ein typischer Fehlinterpretationsfehler bei binärer Klassifikation? 07:24 Warum ist die Konfusionsmatrix für Betreiber überhaupt relevant? 08:29 Was ist technisch der Unterschied zwischen Metrik und Genauigkeit oder Robustheit? 09:40 Was ist der Unterschied zwischen "Genauigkeit" im Recht und in der Technik? 11:17 Was ist der Unterschied zwischen "Robustheit " im Recht und in der technischen Prüfung? 12:52 Wenn die Betriebsanleitung Kennzahlen liefert, muss der Betreiber dann noch messen? ➡️ Welche Kennzahlen nutzen Sie aktuell zur Bewertung von KI-Systemen? #AIGovernance #AICompliance #caralegal